Determinantes de la rentabilidad de los fondos de ...

Jose Martínez Seijas

Titor/a: José Manuel Sánchez Santos

Determinantes de

la rentabilidad de

los fondos de

inversión del

mercado monetario

Facultade de Economía e Empresa

Grao en Economía

Ano 2016

Traballo de Fin de Grao presentado na Facultade de Economía e Empresa da Universidade da Coruña

para a obtención do Grao en Economía

Traballo de

fin de grao


1

Determinantes de la rentabilidad de los fondos de inversión del mercado monetario

Resumen

En este trabajo se lleva a cabo un análisis de los determinantes de la performance de

los fondos de inversión del mercado monetario para una muestra de 382 fondos en el

periodo 2009-2015. Para ello, realizamos un análisis de regresión con datos de sección

cruzada disponibles para cada uno de los años comprendidos en el horizonte temporal

considerado. Una vez identificadas las variables que pueden condicionar esta

performance tratamos de conocer si los fondos se mantienen en la misma (o similar)

posición en el ranking elaborado en función de la performance y de comisiones de cada

uno de ellos (persistencia en los resultados) en periodos de tiempo sucesivos, para lo

cual nos basamos en el coeficiente de correlación por rangos de Spearman y de

matrices de transición por intervalos. Los resultados derivados de la aplicación de esta

metodología revisten especial relevancia para los ahorradores, en la medida en que les

facilita la elección de un fondo de estas características en un contexto como el actual de

bajos tipos de interés que parece que tiene carácter más estructural que coyuntural.

Los resultados que arroja nuestro análisis permiten confirmar que las comisiones que

los gestores cargan a los fondos afectan negativamente a la performance. Por otra parte,

obtenemos evidencia empírica que pone de manifiesto los efectos negativos que tienen

la mayor antigüedad de los gestores de los fondos sobre la performance. Por el

contrario, la política de inversión en activos domésticos así como la duración de la

cartera se muestran como los principales factores explicativos de las diferencias de

performances entre el tipo de fondos objeto de estudio. Otro factor importante es la

demostración sobre la existencia de economías de escala en la gestión de estos fondos.

Finalmente, parece haber persistencia en el ranking de performances y de gastos totales

en que incurren los fondos.

Palabras clave: fondo de inversión del mercado monetario, performance, tensiones

financieras, sistema financiero, titulización.

Numero de palabras: 12.897


2


Abstract

In this work, we have analyzed the main determinants of performance of money market

mutual funds. We analyzed a sample of 382 investment funds for the period 2009-2015.

In order to do that, we have carried out a regression analysis with the data of the crossed

section available for the mentioned period. As soon as, the variables which can

determine the profitable, have been identified. Furthermore, we try to know if the funds

keep in the same or similar position in a ranking. This ranking is based on the

performance and commissions of each of them (persistence in the results) between

successive periods of time. To obtain some evidence about this issue, we use the

correlation coefficient by ranges of Spearman and the transition matrices by intervals.

The results from the application of this methodology are of particular relevance for

savers, to the extent that they facilitate the choice of a fund of this kind. This is especially

relevant in a context such as the current one with low interest rates that seems to have

a more permanent than transitory nature.

The results of the analysis allowed to confirm that the commissions which the agents

charge to the funds, affect in a negative way to the performance. On the one hand, we

have the empirical proof (evidence) that shows the negative effects due to the greatest

seniority of the fund managers on the performance. On the other hand, there is the policy

of investment in domestic assets as well as the duration (length) of the portfolio which

are shown as the main explanatory elements (factors) of the differences in performance

between the type of the funds studied. Another important element is the demonstration

on the existence of scale economies in the management of these funds. Finally, it seems

that there is persistence in the ranking of performances and total expenses are incurred

by these funds.

Keywords: money market mutual funds, performance, financial tensions, finance system,

securitization.


3


Índice

Introducción ..................................................................................................................... 7

1. Los fondos de inversión del mercado monetario en el marco del sistema

financiero .......................................................................................................................... 9

1.1. Sistema financiero: concepto y funciones .............................................................. 9

1.2. Los fondos de inversión del mercado monetario como intermediarios

financieros ......................................................................................................................... 11

1.2.1 Las instituciones de inversión colectiva ............................................................. 11

1.2.2 Fondos de inversión del mercado monetario .................................................... 14

1.3. Factores condicionantes de la evolución de los fondos del mercado

monetario ........................................................................................................................... 17

1.3.1 La desregulación bancaria .................................................................................. 17

1.3.2 La titulización de activos: concepto y finalidad.................................................. 19

2. La política monetaria y los mercados monetario ............................................... 21

2.1. Canales de trasmisión de la política monetaria ................................................... 21

2.2. El caso particular del BCE ....................................................................................... 25

3. Análisis empírico ................................................................................................... 27

3.1. Los datos .................................................................................................................... 28

3.1.1. Variable dependiente ........................................................................................ 29

3.1.2. Variables explicativas ........................................................................................ 29

3.2. Análisis descriptivo ................................................................................................... 30

3.3. Estimación del modelo ............................................................................................. 30

3.4. Interpretación de los resultados ............................................................................. 35

3.5. Posición relativa en el ranking: persistencia de resultados ............................... 36

Conclusiones ................................................................................................................. 41

Bibliografía ..................................................................................................................... 44

Anexo 1: Estadística descriptiva ................................................................................. 50

Anexo 2: Coeficientes de correlación ......................................................................... 52

Anexo 3: Estimación del modelo ................................................................................. 54

Anexo 4: Contrastes...................................................................................................... 56

Anexo 5: Test de normalidad ....................................................................................... 60


4


Índice de ilustraciones

Ilustración 1: Esquema comparativo entre la financiación tradicional y la titulización ............. 20


5


Índice de tablas

Tabla 1: Tipos de comisiones y límites máximos ........................................................................ 16

Tabla 2: Resultados de la estimación del modelo de los determinantes de la performance para

los diferentes periodos................................................................................................................ 33

Tabla 3: Coeficiente de correlación por rangos de Spearman para la performance y la TER ..... 37

Tabla 4: Matriz de transición por intervalos para la performance ............................................. 38

Tabla 5: Matriz de transición por intervalos para la TER ............................................................ 39


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Índice de gráficos

Gráfico 1: Euribor, Tipos del BCE y Rendimiento medio fondos monetarios últimos 12 meses 24

Gráfico 2: Rendimiento de las letras a 12 meses, de los fondos monetarios del mercado

español y media móvil de 12 periodos del rendimiento de las letras a doce meses .................. 28

Gráfico 3: Indicador sintético para el estrés financiero y la deuda soberana española y

rentabilidad de la letra española a 12 meses.............................................................................. 36


7


Introducción

En las tres últimas décadas, la industria de fondos de inversión como

intermediarios financieros ha experimentado un gran auge en España, jugando un papel

clave dentro del sistema financiero, ya que proporciona la posibilidad de canalizar el

ahorro de diferente tipo de inversores hacia un amplio abanico de instrumentos

financieros, acceder a la gestión de un inversor profesional y beneficiarse de las ventajas

de la diversificación. En estas tres décadas podemos distinguir claramente tres

periodos: la década de los noventa fue el gran auge de esta industria; la consolidación

llega con el inicio del siglo XXI; la llegada de la crisis financiera a finales de 2007 abre

un periodo de incertidumbre y retroceso de estos activos financieros.

Este auge en la década de los noventa fue motivado por los beneficios que

ofrecía a los partícipes este tipo de instrumentos ya que suponía una importante

alternativa al ahorrador con respeto a los depósitos tradicionales al ofrecer rendimientos

más elevados. En la actualidad nos encontramos con una coyuntura económica donde

los tipos de interés alcanzan sus mínimos históricos y se hace preciso evaluar diferentes

alternativas de inversión para logran algún rendimiento al ahorro. En el mercado existe

un amplio abanico de fondos entre los que escoger, con grados de sofisticación

dispares, dirigidos a clientes con diferente perfil y es aquí donde el inversor en fondos

se encuentra con una encrucijada ya que debe sopesar la rentabilidad, el riesgo y la

liquidez de cada uno de ellos.

En este sentido, el inversor debe ser capaz de ordenar sus preferencias en

cuanto a los atributos que cada fondo ofrece, situación que pueden aprovechar las

entidades para segmentar el mercado y fijar sus políticas de precios para obtener de

este modo unos mayores beneficios. De hecho, en la literatura relacionada con este

tema, autores como Fernández et al. (2014) cuestionan la rentabilidad que han tenido

los fondos de inversión en España en los últimos 15 años, ya que la rentabilidad media

fue del 1,98%, muy lejos de la rentabilidad de invertir en bonos del estado español a 15


8

Determinantes de la rentabilidad de los fondos de inversión del mercado monetario años que fue del 4,4% o la del Ibex 35 (4%) y se pregunta si los gestores merecen sus

comisiones dadas las rentabilidades históricas.

Este trabajo se centrará en los fondos de inversión del mercado monetario1, que

forman parte de las Instituciones Financieras Monetarias por las que discurre la política

monetaria del BCE para llegar a la economía real, afectando a la liquidez de los

mercados y la fijación de precios de los activos. Los fondos de inversión del mercado

monetario hasta la fecha eran una alternativa atractiva a los depósitos tradicionales para

los inversores minoristas, ya que el riesgo y la liquidez eran próximos a los de los

depósitos y ofrecían una mayor rentabilidad. En el contexto actual, el BCE está llevando

a cabo una política de bajos tipos de interés, dejando un estrecho margen de

rentabilidad a los depósitos tradicionales lo que hace fundamental no perder de vista los

condicionantes de la rentabilidad en los fondos de inversión del mercado monetario si el

inversor persigue obtener en ellos un rendimiento mayor que en un depósito clásico, por

ello es oportuno preguntarse: ¿Por qué varían las rentabilidades entre estos fondos?

¿Cuáles son los determinantes de la rentabilidad? ¿Existe una tendencia en el ranking

de resultados? ¿Los gestores con más experiencia consiguen mejores resultados?

¿Merecen su comisión los gestores?

Con la finalidad de tratar de dar respuesta a estas preguntas el presente trabajo

seguirá el siguiente orden. En el primer apartado expondremos el encaje de los fondos

de inversión dentro del sistema financiero, sus orígenes y un repaso a la literatura más

importante. En el segundo apartado trataremos los mecanismos más importantes de

trasmisión de la política monetaria y el caso particular del BCE. A continuación, en el

tercer apartado, se estudian los factores explicativos de la performance y la existencia

de persistencia en un ranking de performance y de comisiones totales cobradas por los

fondos. Finalmente, resumimos las principales conclusiones de la investigación, que

desde la óptica analizada, podrían ser relevantes para el ahorrador en el momento de

seleccionar un fondo de inversión del mercado monetario.

1 La circular 1/2009 del 4 de febrero de 2009 modifica los criterios de calificación de los fondos que estaba realizando hasta la fecha la CNMV, haciendo más restrictiva la calificación de Fondos del Mercado Monetario.


9


1. Los fondos de inversión del mercado monetario en el marco del

sistema financiero

1.1. Sistema financiero: concepto y funciones

Como punto de partida en nuestro trabajo optamos por una definición estándar

de sistema financiero. En este sentido, algunos autores lo define como “el conjunto de

instituciones, medios y mercados, cuyo fin primordial es canalizar el ahorro que generan

la unidades de gasto con superávit, hacia los prestatarios o unidades de gasto con

déficit” (Parejo, 2014, p.1).

Bajo estas definiciones es obvio que el sistema financiero cumple una misión

fundamental en una economía de mercado. El sistema financiero capta el excedente de

los ahorradores (unidades de gasto con superávit) y lo canaliza hacia los prestatarios

públicos o privados (unidades de gasto con déficit). Esta misión que acabamos de

exponer resulta esencial dado que tanto las unidades superavitarias como las

deficitarias están influenciadas por distintas cuestiones o variables en la toma de

decisiones, de las cuales resaltaremos dos: la primera es la no coincidencia, en general,

de ahorradores e inversores, es decir, las unidades que tienen déficit son distintas a las

que tienen superávit; la segunda es que los activos que ofrecen los inversores no

coinciden, en general, con los deseos de los ahorradores respecto al grado de liquidez,

riesgo y rentabilidad, de los activos emitidos por los primeros, por lo que los

intermediarios financieros han de llevar a cabo una labor de trasformación de activos.

La eficacia del sistema financiero de un país se podrá medir a través de la

eficiencia lograda en la trasferencia de fondos, siendo mayor cuanto mayor flujo de

ahorros se dirija a la inversión productiva y más se adapte a las preferencias individuales

en cada momento.


10

Determinantes de la rentabilidad de los fondos de inversión del mercado monetario Las familias, empresas y el sector público pueden actuar en función de sus

necesidades comprando o vendiendo activos financieros2. Las unidades deficitarias,

aquellas que prefieren gastar en consumo o bienes de inversión actuales más de sus

ingresos actuales, emiten activos financieros primarios como las acciones u

obligaciones de forma directa a través de comisionistas (brokers3) o mediadores

(dealers4) a cambio de dinero pagado por las unidades de gasto con superávit.

En cambio, los intermediarios financieros se posicionan entre demandantes de

financiación y oferentes de fondos, prestando a los primeros los fondos que captaron

de los segundos. Esta labor de intermediación, llevada a cabo por las instituciones que

componen el sistema financiero, se considera básica para realizar la transformación de

ahorro en inversión productiva. El sistema financiero también tiene como misión

proporcionar medios de pago eficientes, permitir el desarrollo de una política monetaria

activa y proporcionar servicios financieros como seguros y pensiones.

Los activos financieros cumplen dos funciones esenciales en una economía de

mercado: son instrumentos de trasferencia de fondos y de riesgo entre los diferentes

agentes económicos.

Como ya hemos comentado anteriormente, las principales características de los

activos financieros son su liquidez, riesgo y rentabilidad. Estas tres variables pueden

tomar diferentes magnitudes, lo que nos dará la posibilidad de clasificar y ordenar los

diferentes activos financieros.

La liquidez refleja la capacidad que tiene un activo para trasformase a corto plazo

en medio de pago sin incurrir en quebranto económico. Para que un instrumento

financiero se pueda considerar como líquido tiene que cumplir estas tres condiciones:

costes de transacción bajos, facilidad para que este activo se pueda convertir a corto

plazo en dinero y que su valor se mantenga relativamente estable en el tiempo.

Siguiendo a Parejo (2014), el riesgo de un activo tiene que ver con la

incertidumbre que genera un rendimiento futuro esperado. El riesgo es la probabilidad

de que a su vencimiento, el emisor cumpla sin dificultad las cláusulas de rentabilidad y

de amortización pactadas. Sin embargo Calvo y Martínez (2006) matiza que el riesgo

se debe entender en relación a la varianza en una distribución de probabilidad conocida.

Siguiendo a Parejo (2014), la rentabilidad de un activo se refiere a la capacidad

de producir intereses (a su vencimiento, o en cupones periódicos, o anticipados, al

2 Los activos financieros son los títulos emitidos por las unidades de gasto que constituyen un medio de mantener riqueza para quien los poseen y un pasivo para quien los generan. 3 Mediador que actúa por cuenta ajena. 4 Mediador que actúa por cuenta propia.


11

Determinantes de la rentabilidad de los fondos de inversión del mercado monetario descuento) u otro tipo de rendimientos al adquiriente, como pago por su cesión temporal

de capacidad de compra y de su asunción, también temporal, de un riesgo.

Los fondos de inversión objeto de nuestro estudio son activos de gran liquidez

dado que están considerados como sustitutivos de los depósitos, por ello, tanto la

rentabilidad como el riesgo se asemeja a la de estos activos financieros.

1.2. Los fondos de inversión del mercado monetario como

intermediarios financieros

1.2.1 Las instituciones de inversión colectiva

Siguiendo a Marco y Ortiz (2006), los fondos de inversión son patrimonios que

pertenecen a una pluralidad de inversores (partícipes) y que se distribuye entre los

poseedores a través de las participaciones emitidas por el propio fondo, administrados

por una Sociedad Gestora de Instituciones de Inversión Colectiva (SGIIC) de acuerdo

con unos principios y políticas de inversión establecidos en el reglamento del fondo, y

con el concurso de una entidad depositaria encargada de la custodia de los valores que

constituyen la cartera del fondo.

El objetivo de todo fondo es obtener la máxima seguridad y rentabilidad de los

fondos de los partícipes, beneficiándose de las economías de escala que ofrece esta

modalidad de gestión. La ventaja para el inversor es que con aportaciones pequeñas

puede beneficiarse de la gestión de un profesional y acceder a activos reales o

financieros que de otro modo no podría acceder o no obtendría los mismos precios que

el fondo.

Los fondos de inversión se crean con la idea de que los gestores pueden obtener

rentabilidades superiores al benchmark, contradiciendo la Teoría de los Mercados

Eficientes. Autores como Roll (1978) afirman que estas conclusiones pueden ser

totalmente diferentes en función del mercado elegido. Sin embargo, Grinblatt y Titman

(1989 y1993) en sus estudios para el mercado americano concluyen que los gestores

tienen habilidades de escoger activos que en términos brutos rinden por encima del

benchmark. Autores como Wermers (2000), en sus estudios de fondos americanos

afirma que las rentabilidades brutas que consiguen los gestores de fondos es superior

al benchmark, pero la neta es inferior, lo que le hace plantearse las comisiones que

cobran los gestores.


12

Determinantes de la rentabilidad de los fondos de inversión del mercado monetario Gruber (1996) sostiene que bajo el mayor cobro de comisiones subyace una

mejor gestión aunque en sus estudios no encuentra apoyo empírico a su afirmación.

Otten y Bams (2002) analizan una muestra de fondos de renta variable europeos y

encuentran resultados positivos sobre la gestión en contra de los resultados empíricos

obtenidos por Gruber (1996) para los fondos americanos. Estos autores creen que la

diferencia puede ser debido a una menor posición relativa que los fondos europeos

mantienen sobre el mercado bursátil en comparación con la fuerte presencia de la

industria norteamericana de fondos en su mercado doméstico.

Entre los autores que tratan de explicar la performance de los fondos, autores

como Hendricks et al. (1993) introducen en el análisis el fenómeno de “hot hands”5

aplicado a fondos de renta variable estadounidenses, encontrando persistencia de

rentabilidad en periodos de tiempo cortos, dos o tres años. En contra de esto se

manifiesta Carhart (1997), cuyo trabajo concluye que los fondos que obtienen mayores

resultados en un año no se debe al “momentum” sino que eso sucede simplemente “por

suerte”, ya que determinados fondos mantienen en su cartera los mejores activos del

año anterior. Tal como sostiene Fama y French (2010), el reto es diferenciar entre

habilidad y suerte.

Los estudios más importantes sobre la industria de fondos española también

encuentran evidencias de persistencia de resultados especialmente entre los mejores y

los peores tal y como recogen los trabajos de Requejo y Otero (2000), Sáez e Izquierdo

(2001), Fernández y Aquilué (2005), Andreu et al. (2007), Martín (2007) y Crespo (2007).

Otra vía de estudio para diferentes autores es la de buscar la relación entre la

performance del fondo y las comisiones que los gestores cargan al mismo. En un

principio, que un fondo cobre mayores comisiones que otro sería justificable si este es

capaz de obtener mejores resultados. Esta relación positiva esperada no encuentra

apoyos empíricos en los trabajos de Gruber (1996) y Carhart (1997). Para el mercado

español, estudios como los de Sáez e Izquierdo (1999) no sostienen que las mayores

comisiones cobradas por los gestores tengan un efecto diferencial positivo sobre la

performance. Estos resultados son apoyados por Requejo y Otero (2000), quienes en

su estudio para los fondos de renta variable añaden que la comisión de gestión afecta

negativamente a la performance del fondo. Uno de los estudios más extensos, el de Gil-

5 Esta expresión importada del ámbito deportivo americano se refiere a que un fondo que obtiene mejores o peores resultados tendería a seguir teniéndolas en el futuro. Este fenómeno está relacionado indirectamente con las estrategias del “momentum” en los mercados de renta variable, donde la inercia de compra de los inversores es la que sostiene o impulsa el valor que en un momento mostraba rentabilidades superiores y que son capaces de mantener esos mejores resultados sin un soporte de sus fundamentales.


13

Determinantes de la rentabilidad de los fondos de inversión del mercado monetario Bazo y Ruiz-Verdú (2009), realizado sobre fondos de inversión de renta variable para el

periodo 1961-2005 constata de forma clara la relación negativa entre rentabilidad y

comisiones pagadas argumentado dos explicaciones: pueden existir variable omitidas

en las regresiones o que sean producto del comportamiento estratégico de los fondos a

la hora de establecer comisiones en función de rentabilidades pasadas o esperadas

elevando sus comisiones de forma óptima.

En esta línea se centra diferentes estudios para tratar de explicar las causas de

la relación negativa entre rendimientos y costes partiendo de la idea de que en el

mercado existen dos tipos de inversores, inversores sofisticados e inversores menos

sofisticados financieramente como argumenta Gruber (1996). Tal y como sostiene

Crespo (2008), los clientes más sofisticados son clientes más sensibles a las comisiones

pagadas y por ello buscan fondos con menos comisiones; por su parte, los clientes

menos sofisticados aceptan mayores costes de gestión esperando que se vea reflejado

en mejores resultados, y aunque esto no ocurra, los clientes permanecen en estos

fondos. Esto posiblemente se deba a los efectos que sobre ellos tienen las acciones

publicitarias que llevan a cabo estos fondos con frases como “compruebe como su

dinero crece” o “alto potencial de rentabilidad” tal y como recoge Fernandez et al. (2014).

Otra explicación es la ofrecida por Gil-Bazo y Ruiz-Berdú (2009), quienes afirman que

esto puede ser una estrategia destinada a segmentar el mercado. Esta explicación la

comparte Vidal et al. (2015) y añade que las comisiones son una variable significativa

que afecta negativamente para predecir la performance de los fondos.

Otra línea de investigación es aquella que trata de verificar si los fondos que

obtienen entradas netas de fondos en un periodo tienden a incrementar su rentabilidad

en periodos sucesivos. Esta teoría conocida como “smart money” presupone que el

dinero fluye hacia los fondos más rentables y en esta línea Gruber (1996), Carhart

(1997) y Zheng (1999) concluyen que los inversores tienen habilidades para depositar

sus ahorros en los fondos que han tenido mejores resultados en años anteriores.

Autores como Sirri y Tufano (1992,1998) y Goetzmann y Peles (1997) sostienen que

existen comportamientos irracionales en los inversores ya que los flujos de salida de

fondos de los peores fondos no son proporcionales a las entradas en los mejores fondos.

Según Capon et al. (1996), los flujos de fondos se ven distorsionados por agresivas

campañas de marketing que dificultan la asignación eficiente de recursos. Otros autores

como Patel et al. (1991) afirman que en muchas ocasiones estos fondos siguen el

llamado “efecto rebaño” y que no siguen ninguna lógica de mercado.


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Determinantes de la rentabilidad de los fondos de inversión del mercado monetario En el mercado español, trabajos como el de Ciriaco et al. (2002) y Crespo (2007)

no encuentran evidencias sobre este fenómeno, aunque lo atribuyen a características

propias del mercado español, como la fiscalidad existente hasta 2003 o los costes de

reembolso que aplican algunos fondos. Adicionalmente Crespo (2007) afirma que los

inversores no tienen en cuenta la rentabilidad o la volatilidad histórica pero sí las

comisiones explicitas y no las implícitas. Barber et al. (2006) sostiene que los gestores

han observado este comportamiento de los consumidores y reducen las comisiones

explicitas para atraer fondos y elevan las comisiones implícitas.

1.2.2 Fondos de inversión del mercado monetario

Tal y como recoge Calvo y Martínez (2006), los intermediarios financieros se

definen como las instituciones especializadas en mediar entre ahorradores y

prestatarios finales, con la finalidad de trasformar unos activos en otros y reducir los

costes de financiación. A esta definición debemos añadirle que es la actividad principal

de actuación de los intermediarios financieros.

La función de mediación financiera resulta favorable para todas las unidades de

gasto, ya sean prestamistas o prestatarios. A los primeros les ofrece nuevos activos en

los que plasmar sus inversiones, ya que por lo general compran activos con plazos de

vencimiento cortos y bajo riesgo, sin que por ello tengan que renunciar a la retribución

de los mismos. Para los prestatarios últimos facilita la obtención de fondos para

materializar sus inversiones y reduce sus costes al aumentar la oferta de fondos

prestable ya que si no fuera por la intermediación muchos pequeños ahorradores no

acudirían a los mercados al no coincidir sus preferencias en la demanda de activos con

la oferta de los prestatarios. Por tanto el papel clave de los intermediarios financieros

es aceptar un activo financiero que los prestamistas finales no aceptarían y emitir

pasivos financieros cuyas características si satisfacen sus necesidades.

Dentro de los intermediarios financieros podemos hacer dos grandes grupos: la

Instituciones Financieras Monetarias (IFM) y las Instituciones Financieras No

Monetarias.

Las IFMs están constituidas por el Banco Central, otras instituciones financieras

monetarias, los establecimientos financieros de crédito y los Fondos de Inversión del

Mercado Monetario, y se caracterizan porque todos o algunos de sus pasivos son

pasivos monetarios, sus activos tienen una elevada liquidez y bajo riesgo, lo que los

conforma como elementos aceptados como medio de pago, y por tanto, son dinero.


15

Determinantes de la rentabilidad de los fondos de inversión del mercado monetario Como sostiene Parejo (2014), dadas estas características, su función no se limita

solamente a la intermediación bancaria sino que las IFMs también son el vehículo por

el cual discurre la política monetaria del BCE para llegar a la economía real.

Las Instituciones Financieras No Monetarias se diferencian de las anteriores en

que sus pasivos no son dinero, lo que les confieren un papel de mediación. Dentro de

estas podemos incluir a entidades aseguradoras, fondos de pensiones o algunas

instituciones de inversión colectiva.

Los fondos de inversión pueden ser clasificados en distintas categorías según la

composición de su cartera. Cada una de estas categorías engloba fondos cuyas carteras

contienen activos con similares características de plazo, liquidez y riesgo. La

metodología que se utiliza para la ordenación puede ser establecida por las autoridades

supervisoras, por asociaciones profesionales o por agentes que difunden información

sobre los fondos, por lo que con esta ordenación se puede comparar su

comportamiento.

Una categoría que recogen todas las clasificaciones es la de “fondos monetarios”

o “fondos del mercado monetario”. Esta denominación se debe a que su cartera está

formada por activos de elevada liquidez y bajo riesgo, lo que permite que muchos

inversores califiquen estos fondos como cuasi equivalentes al dinero y que su objetivo

sea mantener el principal y obtener una rentabilidad acorde con los tipos del mercado

monetario.

En este trabajo seguiremos la metodología de clasificación establecida por la

CNMV en su Circular 1/2009 del 4 de febrero, que hace una clasificación en función de

su vocación inversora, es decir, según el tipo de activos financieros en el que el gestor

invierte las aportaciones de los partícipes. Siguiendo esta clasificación, los fondos

monetarios se caracterizan por: ausencia de exposición a renta variable, riesgo de divisa

y deuda subordinada; deben aceptar suscripciones y reembolsos de participaciones

diariamente; duración media de la cartera inferior a seis meses6; mínimo del 90% del

patrimonio en instrumentos con vencimiento residual inferior a 2 años; ausencia de

instrumentos con vencimiento residual superior a 5 años; ausencia de exposición a

activos con calificación crediticia a corto plazo inferior a A27 o sin calificación crediticia

específica cuyo emisor cuente con calificación crediticia a corto plazo inferior a A2.

6 La duración en los bonos con cupón variable se calcula computando sólo el periodo hasta la próxima

revisión.

7 Se tendrá en cuenta para su cálculo el vencimiento legal del activo. No obstante, en aquellos

instrumentos financieros que incorporen una opción put se puede utilizar la fecha de ejercicio en lugar


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Determinantes de la rentabilidad de los fondos de inversión del mercado monetario Otro aspecto a tener en cuenta son los tipos de gastos en los que incurren los

fondos de inversión del mercado monetario y que condicionaran de una forma directa

su rentabilidad. El participe debe conocer de antemano todos estos aspectos, por los

que la Comisión Nacional del Mercado de Valores debe aprobar el folleto de

comercialización de estos productos y fija unos límites legales máximos. En la tabla 1

se recogen los tipos de comisiones y sus límites legales máximos:

Tabla 1: Tipos de comisiones y límites máximos

Tipos de comisiones Límites máximos

Comisión de

gestión

Sobre patrimonio únicamente 2,25% anual del patrimonio

Sobre resultados únicamente 18% sobre los resultados

Sobre patrimonio y resultados

1,35% anual sobre patrimonio y

9% de los resultados

Comisión de suscripción

5% del valor liquidativo de las

participaciones

Comisión de reembolso

Descuento a favor del Fondo practicado en las

suscripciones y reembolsos

Total de estas comisiones y descuentos

Comisión del Depositario 2 por mil anual sobre patrimonio

Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la CNMV

Además de estos gastos, existen otros gastos que no están regulados sus límites

y que también inciden sobre la rentabilidad del fondo. Nos estamos refiriendo a los que

en el argot financiero aparecen recogidos en la Total Expense Ratio (TER), que es una

medida de todos los gastos asociada a la comercialización y gestión de un fondo. En

ella se incluye: comisión de gestión; la comisión de éxito si la hubiera; comisión de

depósito; gastos de auditoría, gastos bancarios, gastos de gestión corriente…; en el

del vencimiento legal del activo si se cumple: la opción es ejercitable por la gestora, el precio de ejercicio es similar al valor del instrumento en la fecha de ejercicio y la estrategia de inversión de la IIC implica una alta probabilidad de que la opción se ejercite en ese momento.


17

Determinantes de la rentabilidad de los fondos de inversión del mercado monetario caso de que el fondo invierta en otro fondo más de un 10% de su patrimonio (fondos de

fondos) incluirá también los gastos soportados indirectamente incluyendo las

comisiones de suscripción y reembolso si las hubiese.

La TER no incluye: comisión de suscripción si la hubiese; comisión de reembolso

si la hubiese; costes que los fondos pagan por la conpra-venta de valores; si el fondo

tiene menos de un 10% invertido en otras IIC, los gastos soportados indirectamente por

la otra IIC; en el caso de ETFs y SICAVs, los gastos derivados de su operativa por su

condición de accionista: compra, venta, custodia, cánones...

1.3. Factores condicionantes de la evolución de los fondos

del mercado monetario

1.3.1 La desregulación bancaria

En las últimas décadas se han llevado a cabo numerosas alteraciones en el

marco regulatorio que han modificado el entorno donde se desempeñaba la actividad

tradicional de la banca, las cuales han contribuido a que se produzcan cambios o

trasformaciones que han modificado por completo la dinámica y funcionamiento de la

actividad bancaria tradicional. Tal y como recoge Oliver (1996), la desregulación

financiera se define como un proceso de liberalización financiera, con la progresiva

eliminación de barreras de tipo legal y administrativo para buscar una mejor asignación

de los recursos financieros y alcanzar mayores niveles de eficiencia.

Este proceso se empieza a llevar a cabo en España a partir de 1977, por los

cambios políticos acontecidos en esta década y la inminente incorporación de España

a la Comunidad Europea, lo que incrementa los flujos económicos con esta área (FMI,

2006).

Dentro de la desregulación financiera no debemos dejar de hacer especial

mención a la desintermediación financiera, que supone un contacto directo entre

oferentes y demandantes de fondos en el que, de existir mediadores, estos no

desarrollan ninguna función de trasformación de activos, limitándose a poner en

contacto a los ahorradores y las unidades de gasto con déficit. Un claro ejemplo de

desintermediación son los fondos de inversión o pensiones, si bien en España estos

productos son comercializados por intermediarios financieros.

Según Oliver (1996), el proceso de desintermediación se lleva a cabo porque se

manifiestan como incompatibles el desarrollo de nuevas tecnologías y el marco


18

Determinantes de la rentabilidad de los fondos de inversión del mercado monetario regulador. Dentro del marco regulador podemos destacar dos aspectos fundamentales:

primero la regulación de los tipos de interés, que crea limitaciones a éstos,

principalmente en los depósitos bancarios, lo que obliga a los diferentes agentes a

buscar nuevas fórmulas para reducir los costes de intermediación, además de

conseguir mayores rentabilidades (por ejemplo, la inversión en participaciones de

fondos de inversión); segundo, el déficit público convierte al Estado en el mayor emisor

institucional de activos financieros, el cual busca colocar en los mercados estos activos

financieros de forma estable y al tipo de interés de mercado, tratando de eludir el

margen de los intermediarios, es aquí donde tienen origen en España los primeros

fondos FondTesoro8.

El proceso de desintermediación abre nuevas puertas y crea nuevas

posibilidades de negocio a través de otro tipo de intermediación (no financiera)

alternativas al papel que tradicionalmente desempeñaban las entidades bancarias en la

actividad financiera. Estas nuevas puertas obligan a diseñar nuevas fórmulas o nuevos

instrumentos para que las entidades financieras tengan presencia en las transacciones

financieras sin necesidad de llevar a cabo su labor tradicional de trasformación de

activos y que les reporte un mayor volumen de negocio. Las entidades financieras

adquieren un nuevo papel como creadoras y gestoras de fondos de inversión y

configuran una nueva realidad donde la función tradicional de captación de depósitos y,

por extensión, de creación de dinero se ha visto afectada.

Como expone Rodríguez (2000), la teoría bancaria justificaba el papel de los

intermediarios financieros por la existencia de costes de transacción y la asimetría de

información. Andreu (2000), define los costes de transacción como aquellos costes en

que se incurre al realizar una transacción, ajenos al precio pagado. La información

asimetría se puede definir como la tenencia de información insuficiente por una de las

partes con respecto a la otra, que impide la toma de decisiones racionales a la primera.

La existencia de información asimétrica genera dos tipos de problemas: primero, la

selección adversa, que se producen antes de que tenga lugar la transacción (un ejemplo

de ello es el prestatario con menos garantías que busca más activamente un crédito

simulando lo contrario); segundo, el azar moral se produce una vez que haya tenido

lugar la transacción ya que el prestatario puede utilizar el crédito en actividades para las

cuales no fue concedido imposibilitando la devolución del mismo.

8 Los FondTesoro son fondos especializados en la tenencia de deuda del Estado (letras del Tesoro, bonos y obligaciones del Estado).


19

Determinantes de la rentabilidad de los fondos de inversión del mercado monetario La desintermediación financiera se lleva a cabo por la mayor información y

trasparencia que hay en los mercados. Tal como sostiene García-Vaquero (1999), la

aparición de nuevos agentes como los fondos de inversión tratan de paliar estos riesgos

para los inversores e incrementan la sofisticación de los instrumentos de inversión. La

filosofía de los fondos de inversión es buscar las economías de escala que reduzcan los

costes de transacción, tener una gestora con un conocimiento de los activos en que

invierte, la existencia de una política de inversión definida claramente de antemano y la

obligación de informar a los partícipes periódicamente.

1.3.2 La titulización de activos: concepto y finalidad

Siguiendo a Saavedra et al. (2011), las operaciones de titulización pueden

definirse como un método de financiación en virtud del cual una entidad transforma un

activo o un derecho de cobro no negociable en valores de renta fija homogéneos,

estandarizados y, por consiguiente, susceptibles de negociación en mercados de

valores.

La finalidad de la titulización es la de “liberar” el balance de la entidad titulizadora.

Esta operación trata de ceder masivamente los derechos y obligaciones de un conjunto

de activos que figuraban en el balance de la entidad a un tercero, el cual entregará una

contraprestación por ellos.

Saavedra et al. (2011) afirman que este proceso tiene ventajas tanto para las

entidades financieras, los inversores, los usuarios de créditos y la sociedad en su

conjunto. Resalta que las entidades financieras se benefician de una mejora en su

liquidez, un aumento en la rotación de sus activos, una mayor rentabilidad de los

recursos propios y la reordenación de sus carteras de activos. La titulización permite

que las unidades de gasto deficitarias accedan al crédito en mejores condiciones y

ofrece a los clientes potenciales mejores condiciones para el acceso. Los mediadores

verán incrementado su volumen de negocio al poder participar en los mercados

primarios y secundarios, lo que facilitará la adaptación de la cartera de activos.

La creación de estos activos mejora la eficiencia de un mercado financiero, y se

consigue una mejor adaptación a las preferencias de los particulares y empresas, ya

que para los primeros incrementa la rentabilidad de sus activos y para los segundos

reduces el coste de su pasivo.


20


Ilustración 1: Esquema comparativo entre la financiación tradicional y la titulización

Financiación tradicional de las

entidades de crédito

Activo Pasivo Activo Pasivo

Titulización en las entidades de

crédito

A. Reales

A. Financieros

Préstamos y créditos

concedidos

R. Propios

R. Ajenos

Cuentas

Depósitos Valores emitidos

Prestamos obtenidos

A. Reales A. Financieros Préstamos y créditos

titulizados

R. Propios R. Ajenos Cuentas Depósitos Valores emitidos

Prestatarios y

deudores por

operaciones

crediticias

Depositantes Mercado

Monetario Mercado

Capitales Prestamos

créditos

titulizados

Bonos y

valores de

titulización

Mercado

Monetario y

de Capitales

Activo F.T. Pasivo F.T.

Flujo monetario Flujo financiero (Derecho de cobro)

Fuente: Meléndez Morillo-Velarde, B. y Gámez Martínez, S. (1999)


21


2. La política monetaria y los mercados monetario

2.1. Canales de trasmisión de la política monetaria

El proceso por el que las decisiones de política monetaria afectan a la economía,

en general, y al nivel de precios, en particular, se conoce como mecanismos de

trasmisión de la política monetaria. Para poder trasmitir las decisiones de política

económica es necesario que el BCE articule diferentes mecanismos y acciones con el

fin de que esta llegue a la economía real. En general, las decisiones de política

económica suelen tener una cierta inconsistencia temporal en influir en la evolución de

los precios, así como que su intensidad y magnitud puede influir de manera dispar. En

la evolución de la economía pueden influir factores exógenos que no son controlables

para los agentes que toman las decisiones de política económica, dejando entrever la

incertidumbre que acompaña a la toma de estas decisiones. En consecuencia, el BCE

deberá tener en cuenta todos estos aspectos a la hora de tomar sus decisiones.

La transmisión de los impulsos monetarios discurre a lo largo de cinco canales

básicos enumerados por el BCE (2011), Mishkin (1995) y Praet et al. (2014):

El canal de los tipos de interés9.

El BCE tiene el monopolio sobre la creación de base monetaria, lo que

determinará el tipo de interés que aplicará a sus operaciones.

A través de este proceso el BCE puede ejercer una influencia dominante

en las condiciones del mercado monetario y, por consiguiente, controlar los tipos

de interés de dicho mercado. Esto implica que las entidades de crédito varíen

los tipos de interés que aplican a los préstamos y depósitos a corto plazo.

9 Está basado en las teorías de Keynes


22

Determinantes de la rentabilidad de los fondos de inversión del mercado monetario Este cambio podría tener algún efecto en las condiciones de consumo,

ahorro e inversión de las empresas y economías domésticas. La bajada de tipos

de interés podría hacer que no resulte tan atractivo para las economías

domésticas destinar parte de su renta al ahorro o que los activos financieros

tradiciones (depósitos), que gozan de gran liquidez y bajo riesgo, sean

sustituidos por otros activos.

El canal del precio de los activos10.

Este mecanismo actúa a través del precio de los activos financieros

(bonos y acciones) y no financieros (bienes inmuebles), actuando con mayor

intensidad en las economías que tienen mercados financieros más desarrollados

e integrados internacionalmente. Una disminución en el tipo de interés tiene un

efecto inverso sobre el precio de los bonos. Este efecto hace que los inversores

vean más atractivo invertir en bolsa ya que la rentabilidad de los bonos y los

depósitos bancarios se reducen como consecuencia de la disminución del tipo

de interés oficial, lo que hace más fácil obtener mayores beneficios en el

mercado bursátil.

Esta bajada de tipos haría que numerosos inversores vendieran sus

participaciones en los Fondos de Inversión del Mercado Monetario para poder

invertir en otro tipo de activos.

Los canales crediticios11.

La oferta de crédito que los bancos ponen a disposición de sus clientes

puede verse afectada por las decisiones que toma el BCE en la ejecución de su

política económica. Aquí podemos distinguir tres cauces:

-El canal del crédito bancario. Las decisiones que toma el Banco Central

sobre los tipos de interés es trasladada por los bancos a sus clientes. Una subida

en los tipos de interés hace que se incremente el riesgo de la devolución del

préstamo en que incurren los prestatarios, lo que hace que las entidades de

crédito reduzcan la concesión de créditos.

Esto también incrementa la preferencia de los agentes por ahorrar y

comprar productos financieros, reduciéndose el consumo y la demanda

agregada.

10 Está basada en la teoría del ciclo vital del consumo de ANDO y MODIGLIANI (1963) y la teoría de la q de TOBIN (1969) sobre la inversión. 11 Impulsados por BERNANKE y BLINDER (1988).


23

Determinantes de la rentabilidad de los fondos de inversión del mercado monetario - El canal del balance financiero. Un incremento en los tipos de interés

hace que se reduzca el patrimonio neto de las empresas, lo que hace que su

capacidad para endeudarse sea menor al tener unos activos en su balance de

menor valor.

- El canal de la asunción de riesgo. Este canal se basa en la preferencia

por el riesgo que las entidades financieras quieren asumir al conceder un

préstamo. Esto se manifiesta a través de dos canales, primero, unos tipos de

interés bajos aumentan el valor de los activos y las garantías de los préstamos,

este incremento en el valor de los activos se cree que será sostenido y sostenible

en tiempo, por lo que las entidades de crédito y los prestatarios estarán

dispuestos a asumir mayores riesgos con el objetivo de comprar activos para

posteriormente poder venderlos con un beneficio; en segundo lugar, estos tipos

bajos hacen que los agentes económicos obtengan rentabilidades bajas con el

incentivo a comprar activos de mayor riesgo para mejorar su rentabilidad.

El canal de los tipos de cambio.

Los cambios en el tipo de interés afectan al tipo de cambio ya que la

rentabilidad que ofrece esa moneda es menor, lo que conduce a un incremento

de la oferta de euros. Esto provoca una devaluación del euro con respecto a otra

moneda, como por ejemplo el dólar. Esto puede afectar directamente a la

demanda de activos financieros ya que la rentabilidad que ofrecen estos activos

denominados en euros se reduce.

La variación en los tipos de cambio también afecta a la competitividad de

los bienes y servicios de los países que usan esa moneda.

El canal de las expectativas.

Este canal se centra en la influencia que ejercen los anuncios de política

monetaria en los agentes privados a largo plazo. Se caracteriza por la

credibilidad que los agentes asocian a las actuaciones del Banco Central

respecto a su compromiso con el objetivo de política monetaria. Si los agentes

económicos tienen gran credibilidad en el Banco Central respecto a la estabilidad

de precios, les conducirá a tener en todo momento unas expectativas de

incremento de precios y salarios cercanas a los objetivos de política económica

no dando lugar a fijar precios mayores por desconfianza en la evolución de la

inflación futura.


24

Determinantes de la rentabilidad de los fondos de inversión del mercado monetario En los últimos tiempos, este canal ha adquirido gran relevancia para la

ejecución de la política monetaria.

Tal como expone Mateos-Aparicio et al. (2001), con el fin de alcanzar sus

objetivos, el BCE tiene a su disposición una serie de instrumentos y procedimientos que

constituyen su marco operativo en política monetaria. Uno de los más importantes son

las operaciones de mercado abierto (OMA), que tratan de controlar los tipos de interés,

la liquidez en el mercado y orientar la política monetaria.

Coeuré (2012) sostiene que los mercados monetarios se hacen cruciales para el

BCE ya que en ellos se empieza a articular la trasmisión de la política monetaria. De

hecho, las tasas del mercado monetario, como el Euribor, proporcionan tasas de

referencia para la formación de precios de activos de renta fija y los contratos de

préstamos de toda la economía. En el gráfico 1 se puede ver la relación entre el Euribor,

el tipo del interés del BCE y el rendimiento medio de los fondos monetarios en los últimos

12 meses.

Gráfico 1: Euribor, Tipos del BCE y Rendimiento medio fondos monetarios últimos 12 meses

-0,5

0

0,5

1

1,5

2

2,5

Rendimiento medio fonodos monetarios últimos 12 meses Euribor Tipos BCE

Fuente: Elaboración propia a partir de datos del BDE y la CNMV.


25

Determinantes de la rentabilidad de los fondos de inversión del mercado monetario 2.2. El caso particular del BCE

El Tratado12 en su artículo 127, apartado 1 asigna al Eurosistema13 como objetivo

prioritario el mantenimiento de la estabilidad de precios, de forma duradera y creíble,

dado que entiende que este objetivo es la mejor contribución que la política monetaria

puede hacer al crecimiento económico, a la creación de empleo y a la cohesión social.

El artículo 119 del Tratado indica que el Eurosistema actuará con arreglo al principio de

una economía de mercado abierta y de libre competencia, fomentando una asignación

eficiente de los recursos.

En un primer momento el Consejo de Gobierno del BCE definió la estabilidad de

precios como “un incremento interanual del Índice Armonizado de Precios al Consumo

(IAPC) de la zona euro inferior al 2%. La estabilidad de precios ha de mantenerse en el

medio plazo” (BCE, 2011 a, p. 69). El Consejo de Gobierno en 2003 tras evaluar los

objetivos de política económica matizo que la tasa de inflación debía estar “por debajo

del 2%, pero próxima a este valor, en el medio plazo” (BCE, 2011 a, p. 69).

El BCE persigue el objetivo de la baja y estable inflación dado que hay una amplia

literatura económica según la cual una pequeña inflación “engrasa las ruedas de la

economía” (Tobin, 1972, citado por Escudero et al., 2003, p. 213).

Para poder llevar a cabo este objetivo de política monetaria el BCE se

fundamenta en dos pilares: en primer lugar una comunicación eficiente entre el BCE y

los agentes para poder recabar información susceptible de análisis para la toma de

decisiones de política monetaria que permitan alcanzar el objetivo de la estabilidad de

precios; en segundo lugar, tener un vehículo que trasmita eficientemente las decisiones

de política económica para que sean creíbles por los agentes.

La labor que lleva a cabo el BCE basada en estos dos pilares puede considerarse

compleja ya que por una parte asume el origen monetario de la inflación al menos a

medio y largo plazo, y por otra parte, somete a análisis la evolución de variables

macroeconómicas que son indicadores de las expectativas de inflación a corto y medio

plazo. Esta visión panorámica del contexto económico permite asegurar que no se va a

perder información relevante que impida tomar las decisiones adecuadas a fin de evitar

riesgos y desviaciones en su objetivo.

12 En este trabajo, la palabra “Tratados” hace referencia al Tratado de Funcionamiento de la Unión Europea y al Tratado de la Unión Europea. 13 El Eurosistema es el conjunto de bancos centrales de la zona euro. Comprende el Banco Central Europeo y los bancos centrales de los Estados miembros de la UE cuya moneda es el euro (BCE, 2011,p. 151)


26

Determinantes de la rentabilidad de los fondos de inversión del mercado monetario El análisis monetario se basa en el seguimiento de un agregado monetario que

el BCE supone estable y que considera con las propiedades de un indicador adelantado

de las expectativas de inflación ya que entre las actuaciones de política económica e

inflación siempre hay una inconsistencia temporal. El agregado monetario amplio

seleccionado es el M3, en donde se encuentran las participaciones del mercado

monetario, al que considera con propiedades microeconómicas y macroeconómicas de

estabilidad y controlabilidad. La relación a medio y largo plazo entre el crecimiento

monetario y la inflación está demostrada por una amplia literatura económica. Mediante

la aplicación de la ecuación cuantitativa14 del dinero en su versión moderna, dado unos

supuestos de velocidad de circulación del dinero y de crecimiento potencial de la

producción, se establece para la zona euro una tasa de crecimiento del dinero en torno

al 4,5% anual, siendo compatible con la estabilidad de precios.

El segundo pilar se basa en un análisis económico y financiero de las

expectativas de inflación, analizando los factores que pueden influir en la evolución de

los precios a corto y medio plazo de manera más directa.

14 La primera versión de la teoría cuantitativa del dinero fue formulada por Fisher en 1986, dando como resultado la ecuación M·V=P·Y.


27


3. Análisis empírico

Una vez conocidas las principales características de los fondos de inversión del

mercado monetario es preciso preguntarse si la performance obtenida por los gestores

de estos fondos es mejor que la que podría obtener un inversor realizando la inversión

por sí mismo. Para ellos es necesario tener una visión objetiva de la rentabilidad que

podría obtener un inversor si realiza una inversión en letras del tesoro español con

vencimiento a doce meses. En este análisis es obvio que omitiremos que el inversor

individual tiene menos oportunidades de acceder a la liquidez de los fondos ya que para

obtener liquidez para estos productos sería necesario acceder a los mercados

secundarios de activos financieros y solo están accesible a inversores institucionales o

con grandes volúmenes de negocio, un inconveniente que no tendría en el caso de

invertir sus ahorros en un fondo de inversión del mercado monetario. El gráfico 1

representa el rendimiento de las letras del tesoro a doce meses, el rendimiento medio

de los fondos monetarios del mercado español evaluado trimestralmente y una media

móvil de doce periodos para el rendimiento de las letras a doce meses.

Si nos fijamos en el rendimiento de las letras a doce meses podemos ver que

desde mayo de 2010 han incrementado su rendimiento hasta julio de 2012, con un

periodo corto pero intenso en la reducción de rendimientos a partir de agosto de 2011

tras la reforma del art. 135 de la Constitución para priorizar el pago de la deuda sobre

cualquier otro gasto del Estado. El rendimiento medio trimestral de los fondo del

mercado monetario sigue una evolución similar aunque menos acentuada y desfasada

algunos periodos, pero si nos fijamos en la media móvil a doce meses del rendimiento

a doce meses de las letras del tesoro podemos ver que un inversor que realice su

inversión individualmente y que invierta en letras del tesoro todos los meses podría

mejorar el rendimiento obtenido de media por los fondos del mercado monetario. Es por

ello que es preciso preguntarse cuáles son los determinantes de la rentabilidad de los


28

Determinantes de la rentabilidad de los fondos de inversión del mercado monetario fondos de inversión del mercado monetario y si existe persistencia en un ranking de

performance obtenida por los fondos.

Gráfico 2: Rendimiento de las letras a 12 meses, de los fondos monetarios del mercado español y media móvil de 12 periodos del rendimiento de las letras a doce meses

A continuación trataremos de dar alguna luz a estos determinantes además de

tratar de identificar los factores en los que se debe fijar un inversor particular en el

momento de contratar estos productos para maximizar el rendimiento de su inversión.

3.1. Los datos

En este apartado pretendemos analizar con un sencillo modelo econométrico sí

existe alguna relación ente la performance de cada fondo, las diferentes comisiones que

cada gestor cobra recogidas en dos variables, la duración de la cartera, el tamaño del

fondo, la antigüedad del gestor y su política de inversión.

Los datos utilizados para este análisis se han obtenido a partir de la información

que las sociedades de gestoras de IIC envían de forma periódica a la Comisión Nacional

del Mercado de Valores (CNMV). Al tomar como fuente la CNMV basaremos todo

nuestro análisis en datos que tienen un carácter oficial, ya que la CNMV es la encargada

de supervisar a las Instituciones de Inversión Colectiva. Se han tomado todo los datos

anuales existentes para los fondos de inversión del mercado monetario en el periodo

-1

0

1

2

3

4

5

6

Rendimiento medio fondos monetarios últimos 12 meses

Letra 12 meses

12 per. media móvil (Letra 12 meses)

Fuente: Elaboración propia a partir de datos de BDE y CNMV.


29

Determinantes de la rentabilidad de los fondos de inversión del mercado monetario 2009-2015. Con este criterio la muestra queda constituida por un número comprendido

entre 30 y 72, correspondiendo el primer valor a 2015, ya que en los últimos años ha

existido un constante proceso de concentración en el sector financiero, reduciendo en

gran medida el número de fondos de inversión del mercado monetario ofertados.

Dentro de esta base de datos, las variables escogidas para llevar a cabo el

estudio se detallan a continuación.

3.1.1. Variable dependiente

Al evaluar el comportamiento de un fondo de inversión hay tres características

que deben ser consideradas: la rentabilidad, el riesgo y la liquidez. La liquidez y el riesgo

en los mercados en los que operan los fondos del mercado monetario no es una variable

relevante, centrándonos por ello en medidas de performance para medir la eficiencia en

la gestión.

Rentabilidad neta (RenNeta): se obtiene como la diferencia entre

el valor liquidativo al inicio de año y el valor liquidativo al final del año, una vez

que se han descontado las comisiones y gastos en los que ha incurrido el fondo,

expresado en porcentaje.

3.1.2. Variables explicativas

El factor determinante en la obtención de resultados en los fondos de inversión

es, sin lugar a duda, su política de inversión. No obstante, los fondos del mercado

monetario tienen estatutariamente muy restringidas sus posibilidades de inversión,

dejando mayor protagonismo a la hora de explicar su rendimiento a las variables de

gestión. Por ello seleccionamos como variables explicativas la comisión de gestión, los

gastos en que incurre el fondo a la hora de desempeñar sus funciones (no se incluye la

comisión de suscripción o deposito ya que ninguno de ellos la repercute), el tamaño y

algunos aspectos de su política de inversión, siguiendo las pautas de otro trabajos.

Gastos ocasionados por la gestión (ComGes): es la

remuneración que exige el grupo gestor a los partícipes del fondo por la

administración. Se expresa en porcentaje sobre el patrimonio del fondo.

Total Expense Ratio (TER): es una medida de todos los gastos

asociados a la gestión y comercialización del fondo de inversión. En este caso

expresada porcentaje.


30

Determinantes de la rentabilidad de los fondos de inversión del mercado monetario Duración15 (Dura): es una medida del riesgo que indica cómo

afectan las variaciones en los tipos de interés al valor de los activos del fondo. A

mayor duración, mayor será el efecto de una variación en los tipos de interés

sobre el valor de los activos.

Tamaño (Tam): una de las razones en las que se sustenta la

creación de fondos de inversión es la posible existencia de economías de escala

en la gestión de patrimonios. Se ha utilizado como variable el volumen de fondos

gestionados a final del ejercicio medido en millones de euros.

Antigüedad del gestor (AntiGes): es el número de meses que el

gestor lleva gestionando el fondo. Se basa en la posibilidad de aprovechar el

know-haw del gestor en la gestión del fondo.

Cartera interior (CartIn): proporción de la cartera invertida en

activos domésticos.

3.2. Análisis descriptivo

Antes der realizar la estimación de los modelos propuestos, en el anexo 2 y 3 se

muestras los principales estadísticos así como la relación existente de las variables para

cada año.

Destacar la reducción en el número de fondos ocurrida en el periodo analizado,

pasando de 72 a 30. Esta reducción se debe al proceso de reestructuración llevado a

cabo en el sector financiero español en este periodo. Adicionalmente se ha detectado

que parece que no hay una relación lineal en las variables ComGes y AntiGes, por lo

que se trabajará con estas variables elevadas al cuadrado.

3.3. Estimación del modelo

El modelo que se propone para estimar los determinantes de la performance de

los fondos de inversión del mercado monetario son regresiones múltiples estimadas por

el método de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO), que determina mediante valores

ex post si la relación entre la performance y las variables independientes es

15 Una mayor duración será indicada con un valor más próximo a cero y viceversa.


31

Determinantes de la rentabilidad de los fondos de inversión del mercado monetario estadísticamente significativa. Para ello llevaremos a cabo una regresión de corte

trasversal con la especificación siguiente:

𝑌𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1𝐶𝑜𝑚𝑖𝐺𝑒𝑠𝑡^2 + 𝛽2𝑇𝐸𝑅𝑡 + 𝛽3𝐷𝑢𝑟𝑎𝑡 + 𝛽4𝑇𝑎𝑚𝑡 + 𝛽5𝐴𝑛𝑡𝑖𝐺𝑒𝑠^2𝑡 + 𝛽6𝐶𝑎𝑟𝑡𝐼𝑛𝑡 + 𝜀𝑡

Donde 𝑌𝑡 es la performance que se quiere explicar en cada año, 𝛽0 es el término

independiente que indica la ordenada en el origen, 𝜀𝑡16 es el error de la ecuación y t es

el periodo de referencia.

En un principio esperamos que los gastos de gestión y los gastos totales sean

factores que afecten de forma negativa a la rentabilidad (-), tal como recogen los trabajos

de Cobelas (1995), Sánchez y Bermejo (1996), Freixas et al. (1996), Requejo y Otero

(2000), Palacios y Álvarez (2003), Crespo (2007), Gil-Bazo y Ruiz-Verdú (2006),

Fernández et al. (2014), Vidal-García (2015) o trabajos realizados sobre los fondos de

inversión en USA e Inglaterra por Nitzsche (2006). Autores como Gruber (1996)

argumentar que el hecho de cargar unas mayores comisiones al inversor es reflejo de

una mejor gestión aunque sus resultados empíricos demuestren lo contrario. Autores

como Barber et al. (2006) afirman que más importantes que las comisiones explicitas17

son aquellas implícitas y que permanecen fuera de la mente del inversor y que en los

últimos años han ido aumentado dando como resultado un empeoramiento en la

performance de los fondos.

Para la duración o periodo de vencimiento de los activos creemos que puede

tomar tanto signos positivos como negativos (+,-), ya que en los momentos de bajadas

de tipos de interés los fondos con carteras de vencimiento más largos se verán

beneficiadas, perjudicando a las carteras con plazos más cortos, y en periodos de

incrementos de tipos de interés sucederá lo contrario.

En lo que se refiere al tamaño y en consonancia con la teoría económica vamos

a suponer que existen economías de escala en la gestión de patrimonios (+), como

sostienen los trabajos de Berk y Green (2002) o Fernández et al. (2014). Autores como

Cobelas (1995) afirman que hay una relación inversa entre la performance de los fondos

y su tamaño aunque sostiene que se deben interpretar los resultados obtenidos con

16 Satisface los supuestos clásicos, es decir, es una variable aleatoria independiente e idénticamente distribuida con media cero y covarianza 𝜎𝑣

2 para que el modelo pueda ser estimado por MCO. 17 Aquí nos estamos refiriendo a la comisión de gestión y depósito que son las únicas que cobran estos fondos y que en reiteradas ocasiones tienen un bajo importe para atraer a los compradores de este tipo de fondos.


32

Determinantes de la rentabilidad de los fondos de inversión del mercado monetario cierta cautela. En cambio Murcia (2011) afirma que los fondos de mayor tamaño

muestran menores rentabilidades en su análisis de 1782 fondos españoles entre los

años 2000 y 2009.

Una mayor antigüedad del gestor del fondo debería proporcionar una mayor

experiencia y habilidad para obtener mejores resultados, proporcionando un valor

diferencial al mismo (+). En este sentido se expresan Berk y Green (2002) al afirmar que

reunir información es costoso tanto por su precio como por el tiempo necesario.

Por último, el porcentaje de activos invertidos en activos domésticos es a priori

indeterminado, aunque creemos que su resultado será de signo positivo, ya que España

es un país periférico y tiene un spread mayor que los países del centro de Europa. Al

respecto no se ha encontrado ninguna literatura en la que nos podamos apoyar para

poder ratificar esta afirmación.

Antes de proceder a estimar el modelo especificado hemos depurado los datos

eliminando de la muestra aquellos fondos de inversión para los cuales no había datos

para todas las variables explicativas. Los datos analizados son los registrados en la

CNMV en el cuarto trimestre de cada año.

Hemos calculado el coeficiente de correlación entre las diferentes variables. La

correlación más elevada es la que se muestra entre las variables ComiGes y TER, con

un valor de 0,96. Es una correlación elevada entre variables lo que nos hace estar

pendientes en el momento de estimar el modelo ante la posible aparición de problemas

de multicolinealidad, que se manifiestan como modelos globalmente bien estimado (alto

poder explicativo) pero con regresores individualmente no significativos.

Adicionalmente, para detectar la heterocedasticidad se ha aplicado el Test de

White a los errores de cada modelo.

El resultado ha sido que en todos los modelos hay homocedasticidad con un

nivel de significación del 5%. Los resultados obtenidos se muestran en las tablas de los

anexos nº 4.

Aunque no es muy frecuente la autocorrelación en datos de sección cruzada

hemos hecho un test de Breusch-Godfrey para descartar la autocorrelación espacial.

El resultado ha sido que en todos los modelos hay incorrelación con un nivel de

significación del 5%. Los resultados obtenidos se muestran en las tablas de los anexos

nº 4.

Por último se realiza un test de normalidad a los errores para determinar que los

estimadores conservan todas sus propiedades. En todos los años analizados se cumple

el supuesto de normalidad a excepción de los años 2009, 2010 y 2011. Los resultados


33

Determinantes de la rentabilidad de los fondos de inversión del mercado monetario se muestran en los anexos nº 5. En el caso de los errores que no tienen una distribución

normal los estimadores siguen siendo ELIO y consistentes pero dejan de ser eficientes,

y los EMCO no son los EMV de los parámetros del modelo.

En la tabla 2 se recogen los resultados obtenidos en las regresiones para el

modelo propuesto en los diferentes años analizados.

Tabla 2: Resultados de la estimación del modelo de los determinantes de la performance para los diferentes periodos

Año Obs. Obs.

Exclu. C ComGes^2 Ter Dura Tam AntiGes^2 CartIn

2009 68 4 1432,995***

(0,000)

0,000554

(0,295)

-0,882592

(0,133)

1,347932***

(0,002)

0,000711**

(0,040)

-2,50E-06

(0,242)

-0,004733

(0,120)

R2=0,297

F=4,01***

2010 72 0 -17,87686

(0,963)

-0,000846**

(0,47)

0,245563

(0,598)

0,778136*

(0,084)

0,000619

(0,204)

-5,09E-07

(0,392)

0,005503**

(0,035)

R2=0,189

F=2,516**

2011 72 0 1050,147**

(0,045)

0,000396

(0,458)

-1,633772***

(0,009)

4,033923***

(0,000)

0,000654

(0,356)

-1,95E-07

(0,578)

0,005643

(0,109)

R2=0,530

F=12,22***

2012 58 0 -179,9119

(0,746)

-0,000954

(0,158)

0,615547

(0,404)

2,147690**

(0,014)

0,002557**

(0,034)

6,70E-08

(0,773)

0,014005***

(0,000)

R2=421

F=6,19***

2013 43 0 -254,2033

(0,774)

-0,001423

(0,142)

1,419338

(0,194)

0,369822

(0,709)

0,001729**

(0,014)

-1,24E-07

(0,532)

0,012704**

(0,012)

R2=0,325

F=2,88**

2014 39 0 484,5585

(0,111)

-0,000477

(0,120)

-0,15412

(0,623)

-0,18325

(0,678)

0,000714**

(0,025)

-9,97E-08*

(0,092)

0,008552***

(0,000)

R2=0,616

F=8,57***

2015 30 1 65,24234

(0,626)

-0,000573***

(0,003)

-0,394104**

(0,022)

-0,560060*

(0,094)

0,000460**

(0,010)

-1,72E-08*

(0,094)

0,42893***

(0,001)

R2=0,782

F=13,15***

Coeficientes estimados y probabilidad del estadístico t entre paréntesis.

*10% de significatividad.

**5% de significatividad.

***1% de significatividad.

Fuente: Elaboración propia.

Las seis variables incluidas en el modelo explican por término medio el 45,14%

de la performance obtenida. Sin embargo, cabe resaltar el fuerte contraste que existen

entre diferentes años ya que para el 2015 el coeficiente de determinación R2 arroja un

valor de 0,78 y en el año 2010 desciende hasta tan solo 0,18. Hay que tener en cuenta

las fuertes perturbaciones financieras que han sacudido el sistema financiero de la Zona

Euro y más concretamente el español en la última década así como las fuertes tensiones

soportadas en los mercados de deuda pública.


34

Determinantes de la rentabilidad de los fondos de inversión del mercado monetario Respecto a las contrastación de las hipótesis formuladas puede afirmarse que:

Las comisiones de gestión del fondo tienen signo negativo en 5

de los siete periodos analizados, tal como suponíamos en las hipótesis, aunque

solo se muestran individualmente relevante en dos periodos (2009 y 2015).

Como cabría esperar la relación entre esta variable y la performance es de

carácter inverso aunque según el modelo contrastado los incrementos unitarios

de esta variable afectan cada vez menos.

Los gastos totales del fondo recogidos en la variable TER tiene

signo negativo para 4 de los siete periodos analizados tal y como suponíamos

en la hipótesis que formulábamos. Esta variable solo se muestra individualmente

relevante en dos periodos (2011 y 2015).

Respecto a la duración de la cartera recogida en la variable Dura,

tiene signo positivo en 5 de los siete periodos. Tal y como suponíamos en las

hipótesis de modelo, esta variable puede alternar su signo en función de la

evolución de los tipos de interés del mercado. Esta variable se revela como una

de las variables claves para explicar las diferencias de rentabilidad ya que se

muestra individualmente relevante en 5 de los siete periodos analizados.

La variable tamaño tiene signo positivo en los siete periodos

analizados y se muestra individualmente significativa en cinco de los siete

periodos con una confianza mayor al 95% en todos los casos. Estos resultados

dejan intuir que, aunque con valores moderados, existen economías de escala

en la gestión de fondos del mercado monetario, tal y como suponíamos en la

hipótesis.

La antigüedad de gestor tiene signo negativo en seis de los siete

periodos analizados y se muestra individualmente relevante en solo dos periodos

(2014 y 2015). Parece que no existe efecto diferencial positivo en la antigüedad

de los gestores tal y como suponíamos en nuestras hipótesis, sino más bien todo

lo contrario aunque sea con una magnitud muy pequeña.

Por último la cartera interior tiene signo positivo en seis de los

siente periodo, como suponíamos en las hipótesis, y se muestra individualmente

relevante en cinco de los siete periodos con un nivel de confianza superior al

95%.

Por último, el estadístico F muestra que las variables son

significativas conjuntamente para todos los periodos.


35

Determinantes de la rentabilidad de los fondos de inversión del mercado monetario 3.4. Interpretación de los resultados

Ante los resultados obtenidos nos preguntamos si hay algún factor que

introduzca perturbaciones a la asignación eficiente de recursos en los mercados y que

nos arroje algo de luz a la disminución de la capacidad explicativa del modelo en los

periodos 2009, 2010 y 2013.

La teoría de los mercados eficientes enunciada por Fama (1965) dice que el

precio de los activos siempre refleja con exactitud la información disponible por los

agentes. De acuerdo con esta teoría y suponiendo la racionalidad de los agentes, lo

único que cambiará el precio de los activos es la aparición de nueva información. Es por

esta razón, que los precio de los activos siguen una trayectoria incierta, es decir, el mejor

pronóstico que existe para el precio de mañana es el precio de hoy. Esto lo que nos deja

ver en el fondo es que los grandes cambios no predecibles son menos frecuentes que

los pequeños. Otros autores como Shiller (2003), afirman que esta teoría no es válida,

ya que en los mercados hay información asimétrica, lo que impide que los agentes

puedan llevar a cabo una asignación eficiente de recursos.

Si los agentes se enfrentan a situaciones con fuerte estrés en los mercados

financieros puede conducir a que no realices una asignación eficiente de los recursos.

Por ello, es necesario un periodo que produzca una transición hacia la nueva coyuntura

económica donde los agentes adapten sus expectativas a este nuevo escenario durante

el cual el modelo planteado produce un mal ajuste. El gráfico 2 recoge un indicador

sintético para el estrés financiero y de deuda soberana española, ya que los fondos de

inversión que estamos estudiando tienen en promedio un 72,45% de sus carteras en

activos domésticos.

Parece existir una ruptura estructural en el año 2008, 2010 y finales de 2012. En

2008 existen fuertes tensiones financieras que elevan la desconfianza de los agentes

en todos aquellos activos que no gocen de la máxima calidad, los agentes económicos

tienen preferencia por los activos más líquidos, prueba de ello es la relajación en los

mercados de deuda españoles y la fuerte bajada de tipos en las letras a 12 meses. En

2010 aparece en los mercados la crisis de duda griega ya que muchas agencias de

calificación colocan a los bonos griegos al borde del default, los mercados financieros

se relajan pero aparece en el mercado de duda las tensiones por la viabilidad de la

deuda soberana, en un principio sobre Portugal, Irlanda y un poco más tarde Italia y

España. Estos sucesos tensiona la rentabilidad de los bonos españoles tanto a corto

como a largo plazo. En julio de 2012, Mario Draghi, presidente del BCE, anuncia “Within


36

Determinantes de la rentabilidad de los fondos de inversión del mercado monetario our mandate, the ECB is ready to do whatever it takes to preserve the euro. And belive

me, it will be enough”, lo que hace que en un periodo de tiento corto se reduzcan las

tensiones financieras y de duda a niveles previos a 2007.

Gráfico 3: Indicador sintético para el estrés financiero y la deuda soberana española y rentabilidad de la letra española a 12 meses

3.5. Posición relativa en el ranking: persistencia de

resultados

Como venimos sosteniendo en reiteradas ocasiones, la performance de los

fondos del mercado monetarios dependen en gran medida de las comisiones que los

gestores cobran a los partícipes del fondo, por ello parece lógico pensar que si se

mantienen más o menos constantes en el tiempo el porcentaje de comisiones totales

que los fondos aplican, también permanecerá constante la posición relativa en un

ranking de performance.

Para poder contrastar esta hipótesis que apunta de modo directo a la

persistencia en el ranking de performances se ha calculado el coeficiente de correlación

-1

0

1

2

3

4

5

6

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

Composite Indicator Systemic Stress

Spain, Sovereing Systemic Stress Composite Indicador

Interés Letra 12 meses (derecha)

Subpime LehmanCrisis deuda

Grecia Crisis deuda soberana

Mario Draghi

Fuente: Elaboración propia a partir de datos del BCE y BDE


37

Determinantes de la rentabilidad de los fondos de inversión del mercado monetario por rangos de Spearman18 para la performance y la TER. El análisis se realiza para

periodos de tiempo consecutivos, tomando como valores las performances netas y la

TER que cobra cada fondo. Para realizar este análisis se toman aquellos fondos que

tienen un periodo de vida de al menos dos periodos consecutivos.

El coeficiente de correlación propuesto por Spearman cuantifica el grado de

asociación existente entre dos variables, que han sido ordenadas de un modo

homogéneo y cuyo valor estará comprendido dentro de los valores [−1; 1]. Un

coeficiente igual a uno tendría como significado que el orden establecido para las

diferentes variables sería exactamente el mismo; por tanto, un coeficiente igual a -1

indicaría que el resultado es inverso. En la tabla 3 se recogen los resultados obtenidos.

Tabla 3: Coeficiente de correlación por rangos de Spearman para la performance y la TER

Spearman

Performance TER

Ranking 09/10 0,54***

(0,00)

0,99***

(0,00)

Ranking 10/11 0,51***

(0,00)

0,97***

(0,00)

Ranking 11/12 0,74***

(0,00)

0,96***

(0,00)

Ranking 12/13 0,89***

(0,00)

0,98***

(0,00)

Ranking 13/14 0,78***

(0,00)

0,89***

(0,00)

Ranking 14/15 0,84***

(0,00)

0,73***

(0,00)

Probabilidad del estadístico t entre paréntesis.

***1% de significatividad.

Fuente: Elaboración propia.

18 Utilizamos el coeficiente de correlación por rangos de Spearman porque es menos sensible a valores muy alejados de la media que el de Pearson.


38


Los coeficientes obtenidos avalan la no aceptación de la hipótesis nula de

independencia de las performances anuales y de la TER, sosteniendo la existencia de

un cierto nivel de persistencia. Especialmente significativos resultan los resultados de

los coeficientes obtenidos para los periodos 2011/12, 2012/13, 2013/14 y 2014/15 en la

performance, alcanzando el coeficiente valores de 0,74, 0,89, 0,78 y 0,84

respectivamente; en el caso de la TER, los coeficientes obtenidos son muy elevados en

todos los periodos, siendo el más bajo el del periodo 2014/15 con un valor de 0,73. Por

ello podemos afirmar que existe una cierta persistencia en los resultados de la

performance, tal y como exponen Ciriaco et al. (2002) y Toledo y Marco (2006), y la

TER.

Otra forma de poder evaluar la performance obtenida por los fondos de inversión

es a través de las denominadas matrices de transición. Para ello es preciso categorizar

de algún modo los datos objeto de estudio. Con este fin proponemos elaborar cuatro

rangos de la misma amplitud para las performance obtenidas en cada año. Por este

procedimiento obtenemos cuatro grupos de fondos: rentabilidad alta, rentabilidad media

alta, rentabilidad media baja y rentabilidad baja.

Una vez que conozcamos la posición de cada fondo en cada ejercicio se

compara con la del año siguiente. Este procedimiento se repite para cada par de

periodos, lo que nos permite obtener los valores de la matriz de transición en cada

periodo. Una vez calculada la matriz para cada par de años se calculan los valores

medios para el periodo 2009-2015. En la tabla 4 se recogen los resultados:

Tabla 4: Matriz de transición por intervalos para la performance

Baja Media Baja Media Alta Alta Total

Baja 6,76 7,20 2,65 0,25 16,86

Media Baja 4,39 15,92 17,64 2,83 40,78

Media Alta 1,19 10,43 15,83 3,22 30,67

Alta 0,30 0,27 5,22 5,90 11,69

Total 12,64 33,82 41,34 12,20 100

Fuente: Elaboración propia

Con los resultados obtenidos podemos destacar que:

Por término medio el 44,41% de los fondos se ha mantenido en

la categoría obtenida en un ejercicio en el ejercicio siguiente. De este resultado


39

Determinantes de la rentabilidad de los fondos de inversión del mercado monetario se deriva que le 55,59% de los fondos han incurrido en algún cambio de

categoría de un ejercicio para otro, estos resultados son muy similares a los

obtenidos por Sánchez (1999). El 33,79% de los fondos han modificado su

posición relativa hacia una mejor en el año siguiente, mientras que el 21,80%

modifican su posición a una peor.

Si analizamos las magnitudes más intensas de cambio podemos

destacar que solo el 0,25% de los fondos que han ocupado la posición de

rendimientos baja son capaces de situarse en la posición de rendimientos alta

en el ejercicio siguiente. Un valor muy similar nos encontramos en aquellos

fondos que siendo de rentabilidad alta pasan en el periodo siguiente a ser

rentabilidad baja ya que solo suponen el 0,30%.

Los que han logrado variar de la posición de rentabilidad baja a media alta o de

media baja a alta suponen el 5,48% de los fondos en cada periodo, mientras que

los que pasan de rentabilidad alta o media alta a media baja o baja suponen el

1,46%.

Los resultados obtenidos para la performance con las matrices de transición y

con la ratio de Spearman son similares aunque con esta última podemos reconocer una

clara tendencia a la consolidación de la posición en el ranking de performances que los

fondos obtienen en los últimos periodos, tendencia que con las matrices de transición

no podemos observar al ser obtenida como valores medios de los diferentes periodos.

Con la misma metodología hemos elaborado una matriz de transición para la

TER. En la tabla 5 se recogen los resultados:

Tabla 5: Matriz de transición por intervalos para la TER

Baja Media Baja Media Alta Alta Total

Baja 26,22 1,58 0,00 0,00 27,80

Media Baja 6,80 22,29 3,59 0,00 32,67

Media Alta 0,57 8,10 12,24 2,83 23,74

Alta 0,00 2,26 7,60 5,93 15,79

Total 33,59 34,22 23,43 8,76 100

Fuente: Elaboración propia

Con los resultados obtenidos podemos destacar que:

Por término medio el 66,68% de los fondos se han mantenido en

la categoría obtenida en un ejercicio en el ejercicio siguiente. Esto nos revela


40

Determinantes de la rentabilidad de los fondos de inversión del mercado monetario que hay una baja movilidad en los gastos totales que se reflejan en la TER y que

la afirmación que sostenía Barber et al. (2006) sobre la tendencia a incrementar

las comisiones implícitas seguida por algunos gestores en este análisis solo se

refleja en un 8% de los casos. En contraposición, el 25,33% de los gestores

reducen las comisiones que cargan al fondo de un ejercicio al siguiente.

Si analizamos las magnitudes más intensas de cambio nos

encontramos con que ningún fondo que haya estado en una posición alta ha

pasado en el periodo siguiente a situarse en la posición de baja y lo mismo ocurre

con los que se situaban en la de baja que no han pasado a alta.

Los fondos que han cambiado su posición relativa en dos categorías, ya sea

porque han pasado de baja o media baja a media alta o alta son el 0%. La

movilidad de alta o media alta a media baja o baja respectivamente es muy

similar ya que solo suponen el 2,83% de los fondos.

Los resultados obtenidos para la TER con las matrices de transición y con la ratio

de Spearman son muy similares por lo que podemos concluir que los gestores no tienen

tendencia clara a incrementar las comisiones que cargan a los fondos

independientemente de la performance obtenida o de los flujos de fondos de entrada o

salida que estos soporten.


41


Conclusiones

En los últimos años los fondos de inversión del mercado monetario han dejado

de ser tan atractivos para los inversores como lo eran la década pasada ya que han

seguido una tendencia constante de reducción en su performance. Esta reducción

aparece vinculada, fundamentalmente, a la política monetaria implementada en la zona

euro para hacer frente a las consecuencias de la última crisis económica y financiera.

Este trabajo se ha desarrollado en torno a dos ejes: por un lado hemos analizado cuales

eran los factores determinantes de los diferenciales en la performance de los fondos de

inversión del mercado monetario y, por otro, hemos analizado con dos metodologías

diferentes la persistencia en el ranking de performance y de comisiones globales (TER).

La metodología aplicada en el presente trabajo nos permitió obtener evidencia

empírica sobre los aspectos que se resumen a continuación.

Las seis variables incluidas en el modelo resultan ser significativas a la hora de

explicar las diferentes performances obtenidas por los fondos del mercado monetario en

el mercado español. Es de gran relevancia el resultado obtenido en el año 2015, ya que

el modelo propuesto explica el 78% de las variaciones en la performance de estos

fondos.

De las variables analizadas, la comisión de gestión y la TER tienen tendencia a

reducirse por término medio en el periodo analizado; estas variables afectan

negativamente a la performance que obtienen los fondos, aunque los resultados

obtenidos sobre la TER han de interpretarse con cautela ya que en los años que el

modelo tiene mayor poder explicativo esta tiene signo negativo y en los demás tiene

signo positivo.

La duración de la cartera de los fondos es la variable que tiene mayor influencia

en la performance obtenida por los fondos del mercado monetario, tomando tanto

valores positivos como negativos dependiendo de cuál haya sido la evolución de los

tipos de interés en cada periodo, siendo una variable clave para explicar las diferencias


42

Determinantes de la rentabilidad de los fondos de inversión del mercado monetario en las performances ya que estos fondos son muy sensibles a los cambios en los tipos

de interés. A mayor duración, mayor será el efecto de una variación en los tipos de

interés sobre el valor de los activos y viceversa.

El tamaño del fondo medido por el volumen de patrimonio gestionado muestra

una relación directa y significativa con la rentabilidad. Esta constatación sugiere que en

la gestión de fondos de inversión del mercado monetario existen economías de escala.

La antigüedad del gestor afecta negativamente en la performance del fondo. No

hay efecto diferencial positivo en los fondos que tienen mayor permanencia en el

mercado.

Los fondos que invierten mayor proporción en activos domésticos obtienen

mejores performance debido a que las letras del tesoro español son unas de las que

tienen mayor spread de la zona euro.

En relación a la persistencia de resultados en un ranking de performance

podemos afirmar, a la vista de los resultados obtenidos, que los resultados que obtiene

cada fondo en el contexto coyuntural de cada ejercicio tienden a repetirse en ejercicios

sucesivos y que en caso de haber cambios en la posición que ocupa cada fondo dentro

del ranking van a ser de poca relevancia. Sobre la base de este resultado, cabría

enfatizar que, si bien la CNMV indica “resultados pasados no garantizan resultado

futuros”, puede afirmarse que hay una clara tendencia a ocupar una posición relativa

similar en el ranking de rentabilidades en periodos de tiempo sucesivos y que la

publicación de resultado pasado es útil para el inversor al demostrar que algunos

gestores suelen obtener mejores resultados de forma persistente. Este resultado deja

abierta la cuestión de si estos gestores que obtienen mejores resultados de forma

persistente tienen o no información privilegiada.

Un resultado similar, aunque más acentuado, es el obtenido en la persistencia

de resultados en el ranking para la TER. En este ranking no hay movilidad en periodos

de tiempo consecutivos, o en caso de haberlos es mínimo, a pesar de los diferentes

escenarios coyunturales por los que han atravesado los fondos en el periodo analizado.

Esto puede identificarse como una característica de los fondos de inversión del mercado

monetario para atraer y retener a los inversores calificados como “más sofisticados” ya

que estos son más sensibles a variaciones en las comisiones cobradas por los fondos

al percibirlas como un factor que incide negativamente en la performance obtenida por

el fondo.

Estos resultados deben interpretarse con prudencia por las fuertes tensiones

financieras que soportaron los mercado en el periodo 2009-2013, aunque pueden ser


43

Determinantes de la rentabilidad de los fondos de inversión del mercado monetario aprovechados por los inversores para fundamentar de una forma más racional la

elección de los fondos de inversión en los cuales van suscribir participaciones con sus

ahorros si quieren obtener de los mismo la máxima rentabilidad.

En todo caso, a pesar de las evidencias obtenidas, sería conveniente analizar

los datos que vayan surgiendo en periodos sucesivo para verificar que el modelo

propuesto tiene un buen ajuste en periodos donde no hay tensiones financieras, como

sucedía en el año 2015, además de seguir profundizando en las rupturas estructurales

detectadas en el periodo analizado y como estas condicionan la asignación de recursos

por parte de los agentes que intervienen en los mercados monetarios.


44


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50


Anexo

Anexo 1: Estadística descriptiva

Estadística descriptiva año 2009

RentaNeta ComGes TER Dura Tam AntiGes CartIn Comges^2 Antiges^2

Media 1,02 0,57 0,68 0,24 153,67 7,08 68,89 0,40 57,57

Error típico 0,08 0,04 0,04 0,02 25,83 0,34 2,89 0,04 4,15

Mediana 0,96 0,53 0,66 0,21 88,11 9,13 75,05 0,28 83,42

Desviación estándar 0,61 0,28 0,31 0,18 206,68 2,75 23,11 0,34 33,16

Varianza de la muestra 0,37 0,08 0,10 0,03 42.716,50 7,58 534,17 0,12 1.099,80

Curtosis 1,64 -1,17 -1,25 7,32 13,24 -0,92 0,91 -0,90 -1,50

Coeficiente de asimetría 0,99 0,16 0,12 1,93 3,14 -0,84 -1,11 0,69 -0,62

Rango 3,32 0,90 1,02 1,10 1.267,74 8,13 95,27 0,99 82,42

Mínimo -0,18 0,10 0,14 0,00 3,45 1,00 4,26 0,01 1,00

Máximo 3,14 1,00 1,16 1,10 1.271,19 9,13 99,52 1,00 83,42

Suma 65,26 36,30 43,67 15,55 9.834,74 453,07 4.409,23 25,66 3.684,74

Observaciones 64 64 64 64 64 64 64 64 64



Media 0,34 0,50 0,59 0,25 97,42 19,00 75,38 0,32 373,17

Error típico 0,07 0,03 0,03 0,02 15,58 0,42 3,08 0,04 13,11

Mediana 0,21 0,45 0,57 0,23 56,22 21,30 82,42 0,20 453,69



Curtosis 1,86 -0,78 -0,36 -0,90 11,18 6,45 0,82 0,09 0,43


Rango 3,37 0,90 1,06 0,64 797,08 19,30 97,80 0,99 449,69

Mínimo -0,97 0,10 0,15 0,00 3,01 2,00 2,20 0,01 4,00

Máximo 2,40 1,00 1,21 0,64 800,09 21,30 100 1,00 453,69

Suma 24,16 35,90 42,31 18,05 7.014,48 1.367,77 5.427,46 23,06 26.868,07

Observaciones 72 72 72 72 72 72 72 72 72



Media 1,55 0,56 0,65 0,27 94,71 29,99 78,88 0,40 932,07

Error típico 0,12 0,03 0,04 0,02 14,39 0,68 3,04 0,04 31,74

Mediana 1,66 0,50 0,61 0,29 50,76 33,47 88,39 0,25 1.120,02



Curtosis 9,19 -1,19 1,61 -0,70 4,92 6,73 2,18 -0,91 2,65

Coeficiente de asimetría -2,23 0,15 0,86 -0,48 2,23 -2,48 -1,75 0,69 -1,68

Rango 6,65 0,90 1,68 0,50 541,97 27,37 100 0,99 1.082,81

Mínimo -3,29 0,10 0,16 0,00 0,07 6,10 0,00 0,01 37,21

Máximo 3,36 1,00 1,84 0,50 542,04 33,47 100 1,00 1.120,02

Suma 111,55 40,30 46,70 19,22 6.818,76 2.159,60 5.679,40 28,51 67.109,21

Observaciones 72 72 72 72 72 72 72 72 72


51

Determinantes de la rentabilidad de los fondos de inversión del mercado monetario Estadística descriptiva año 2012


Media 1,96 0,55 0,66 0,33 80,21 41,69 75,58 0,38 1.780,51

Error típico 0,12 0,04 0,04 0,02 11,58 0,86 3,65 0,04 58,25

Mediana 2,06 0,55 0,63 0,35 44,76 45,17 88,58 0,31 2.040,28



Curtosis 0,01 -1,21 0,99 0,18 3,55 7,50 0,63 -0,78 4,10

Coeficiente de asimetría -0,12 0,09 0,72 -0,90 1,85 -2,63 -1,34 0,69 -1,99

Rango 4,50 0,90 1,56 0,52 416,61 31,47 100 0,99 1.883,80

Mínimo -0,30 0,10 0,16 0,00 0,29 14,20 0,00 0,01 201,64

Máximo 4,20 1,00 1,72 0,52 416,91 45,67 100 1,00 2.085,44

Suma 113,39 31,71 38,01 19,32 4.652,20 2.417,93 4.383,82 22,30 103.269,46

Observaciones 58 58 58 58 58 58 58 58 58



Media 1,08 0,52 0,62 0,38 131,84 54,01 75,46 0,35 2.966,74

Error típico 0,12 0,04 0,04 0,02 27,04 1,09 3,82 0,05 97,31

Mediana 0,86 0,50 0,61 0,39 55,07 57,83 86,27 0,25 3.344,69



Curtosis -0,36 -1,12 -0,70 1,17 3,96 8,74 2,17 -0,49 5,88


Rango 3,24 0,90 1,02 0,69 744,37 33,50 100 0,99 2.752,58

Mínimo -0,21 0,10 0,16 0,06 0,47 24,33 0,00 0,10 592,11

Máximo 3,03 1,00 1,18 0,75 744,83 57,83 100 1,00 3.344,69

Suma 46,54 22,29 26,54 16,24 5.669,05 2.322,23 3.244,76 15,05 127.569,69

Observaciones 43 43 43 43 43 43 43 43 43



Media 0,37 0,49 0,59 0,36 127,41 65,94 63,27 0,31 4.401,52

Error típico 0,07 0,04 0,05 0,02 25,90 1,19 4,21 0,05 134,60

Mediana 0,29 0,45 0,56 0,40 66,01 70,00 69,69 0,20 4.900,00



Curtosis -0,24 -0,93 -0,55 1,00 4,63 7,88 -0,05 0,19 5,82

Coeficiente de asimetría 0,41 0,31 0,35 -1,05 2,14 -2,74 -0,83 1,04 -2,38

Rango 1,80 0,90 1,09 0,50 722,29 33,50 98 0,99 3.567,75

Mínimo -0,40 0,10 0,14 0,00 3,99 36,50 0,00 0,01 1.332,25

Máximo 1,40 1,00 1,23 0,50 726,28 70,00 98 1,00 4.900,00

Suma 14,55 19,14 22,87 13,87 4.969,16 2.571,50 2.467,58 12,20 171.659,35

Observaciones 39 39 39 39 39 39 39 39 39



Media -0,09 0,35 0,47 0,35 147,26 45,74 69,10 0,17 2.823,72

Error típico 0,05 0,04 0,04 0,02 33,21 5,11 4,91 0,04 522,00

Mediana -0,05 0,30 0,47 0,37 77,76 33,47 80,39 0,09 1.120,02

Desviación estándar 0,27 0,22 0,23 0,10 178,86 27,52 26,45 0,21 2.811,06

Varianza de la muestra 0,08 0,05 0,05 0,01 31.989,88 757,24 699,64 0,04 7.902.058,47

Curtosis -0,02 0,73 0,34 0,49 3,71 -1,59 0,41 5,07 -1,52

Coeficiente de asimetría 0,02 1,04 0,48 -0,80 1,92 0,37 -1,27 2,14 0,62

Rango 1,26 0,90 0,96 0,41 742,25 72,00 94 0,90 6.648,00

Mínimo -0,71 0,05 0,08 0,08 3,85 10,17 4,91 0,00 103,36

Máximo 0,55 0,95 1,04 0,49 746,10 82,17 99 0,90 6.751,36 Suma -2,74 10,03 13,70 10,05 4.270,66 1.326,60 2.003,84 4,81 81.887,77

Observaciones 29 29 29 29 29 29 29 29 29


52


Anexo 2: Coeficientes de correlación

Coeficiente de correlación para el año 2009


RentaNeta 1

ComGes -0,1111 1

TER -0,1483 0,9478 1

Dura 0,3406 0,2067 0,2413 1

Tam 0,2807 -0,1732 -0,1943 -0,0110 1

AntiGes -0,0968 0,1674 0,1406 0,1873 -0,0437 1

CartIn -0,2457 0,0466 0,0544 -0,1373 0,0450 0,0838 1

Comges^2 -0,0951 0,9779 0,9230 0,1997 -0,1357 0,1732 0,0484 1

Antiges^2 -0,1023 0,1549 0,1246 0,1757 -0,0392 0,9900 0,1009 0,1600 1



RentaNeta 1

ComGes -0,2691 1

TER -0,2173 0,9002 1

Dura 0,1182 0,2456 0,2107 1

Tam 0,1124 0,0186 0,0003 -0,0342 1

AntiGes -0,0989 0,1154 0,0363 -0,1739 0,0691 1

CartIn 0,1375 0,1841 0,0977 -0,0601 0,0076 0,1137 1

Comges^2 -0,2667 0,9739 0,8551 0,2330 0,0437 0,1324 0,2228 1

Antiges^2 -0,1442 0,1204 0,0546 -0,1525 0,0649 0,9768 0,1297 0,1323 1



RentaNeta 1

ComGes -0,2225 1

TER -0,3790 0,8966 1

Dura 0,6057 0,0873 -0,0280 1

Tam 0,2245 -0,0336 -0,0856 0,1718 1

AntiGes 0,2036 -0,1259 -0,3075 0,1147 0,0938 1

CartIn 0,1970 0,1993 0,1708 0,2024 0,1022 0,1476 1

Comges^2 -0,2467 0,9767 0,8703 0,0605 -0,0362 -0,1135 0,2072 1

Antiges^2 0,1670 -0,0797 -0,2511 0,1224 0,0802 0,9829 0,1759 -0,0608 1



RentaNeta 1

ComGes 0,0419 1

TER 0,0448 0,9064 1

Dura 0,3985 0,3910 0,3929 1

Tam 0,3208 0,0012 -0,0943 0,1170 1

AntiGes 0,1598 0,0496 -0,0172 0,0651 0,1762 1

CartIn 0,5029 0,1518 0,1173 0,2469 0,1238 0,1765 1

Comges^2 0,0092 0,9744 0,8936 0,3564 -0,0149 0,0435 0,1497 1

Antiges^2 0,1602 0,0659 0,0031 0,0835 0,1693 0,9895 0,1995 0,0647 1


53




RentaNeta 1

ComGes 0,0169 1

TER 0,0248 0,9635 1

Dura -0,0007 0,3375 0,3412 1

Tam 0,3928 0,0263 -0,0924 -0,0456 1

AntiGes 0,0480 -0,1169 -0,1034 -0,4152 0,1600 1

CartIn 0,4189 0,1783 0,1461 -0,1532 0,2171 0,2545 1

Comges^2 -0,0034 0,9743 0,9290 0,3429 0,0123 -0,1056 0,1703 1

Antiges^2 0,0511 -0,0894 -0,0801 -0,4119 0,1692 0,9936 0,2659 -0,0788 1



RentaNeta 1

ComGes -0,4077 1

TER -0,4145 0,8912 1

Dura -0,1064 0,2936 0,2703 1

Tam 0,4417 -0,0136 -0,0993 -0,0376 1

AntiGes 0,0250 -0,1880 -0,1096 0,0566 0,0798 1

CartIn 0,5702 -0,0271 -0,0075 0,1656 0,2988 0,2571 1

Comges^2 -0,4305 0,9711 0,8458 0,2817 -0,0316 -0,1839 -0,0297 1

Antiges^2 0,0159 -0,1682 -0,0933 0,0640 0,0784 0,9962 0,2476 -0,1630 1

Coeficiente de correlación par el año 2015


RentaNeta 1

ComGes -0,6248 1

TER -0,5763 0,7374 1

Dura -0,3646 0,3547 0,2728 1

Tam 0,4493 -0,0520 -0,1824 -0,2220 1

AntiGes -0,1145 -0,1854 -0,1169 -0,0557 -0,0741 1

CartIn 0,2232 0,1716 0,2428 0,3451 0,0669 -0,0567 1

Comges^2 -0,6308 0,9614 0,6028 0,3658 -0,0195 -0,1072 0,1514 1

Antiges^2 -0,1392 -0,1460 -0,0851 -0,0529 -0,0568 0,9877 -0,0267 -0,0607 1


54

Determinantes de la rentabilidad de los fondos de inversión del mercado monetario Anexo 3: Estimación del modelo

Estimación del modelo propuesto para el año 2009

Dependent Variable: RENTANETA

Method: Least Squares

Date: 06/14/16 Time: 17:20

Sample: 1 64

Included observations: 64

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 1432.995 325.9210 4.396756 0.0000

COMGES^2 0.000554 0.000524 1.058013 0.2945

TER -0.882592 0.578707 -1.525111 0.1328

DURA 1.347932 0.407763 3.305671 0.0016

TAM 0.000711 0.000338 2.106719 0.0396

ANTIGES^2 -2.50E-06 2.12E-06 -1.181889 0.2422

CARTIN -0.004733 0.003000 -1.577496 0.1202

R-squared 0.296932 Mean dependent var 1019.688

Adjusted R-squared

0.222925 S.D. dependent var 609.4945

S.E. of regression

537.2808 Akaike info criterion 15.51384

Sum squared resid

16454229 Schwarz criterion 15.74996

Log likelihood -489.4428 F-statistic 4.012205

Durbin-Watson stat

1.755502 Prob(F-statistic) 0.002028




Date: 06/14/16 Time: 17:15

Sample: 1 72



C -17.87686 381.2356 -0.046892 0.9627

COMGES^2 -0.000846 0.000418 -2.023483 0.0471

TER 0.245563 0.463474 0.529831 0.5980

DURA 0.778136 0.443021 1.756431 0.0837

TAM 0.000619 0.000482 1.284575 0.2035

ANTIGES^2 -5.09E-07 5.91E-07 -0.862047 0.3918

CARTIN 0.005503 0.002551 2.157662 0.0347


Adjusted R-squared 0.113581 S.D. dependent var 567.1870

S.E. of regression 534.0057 Akaike info criterion 15.49086

Sum squared resid 18535538 Schwarz criterion 15.71220


Durbin-Watson stat 1.452958 Prob(F-statistic) 0.029837




Date: 06/14/16 Time: 17:09

Sample: 1 72



C 1050.147 513.8530 2.043672 0.0450

COMGES^2 0.000396 0.000531 0.745859 0.4584

TER -1.633772 0.606713 -2.692825 0.0090

DURA 4.033923 0.657377 6.136392 0.0000

TAM 0.000654 0.000704 0.928920 0.3564

ANTIGES^2 -1.95E-07 3.49E-07 -0.559268 0.5779

CARTIN 0.005643 0.003476 1.623599 0.1093


Adjusted R-squared

0.486722 S.D. dependent var 988.1884

S.E. of regression

707.9722 Akaike info criterion 16.05485

Sum squared resid

32579600 Schwarz criterion 16.27619


Durbin-Watson stat

1.744012 Prob(F-statistic) 0.000000




Date: 06/14/16 Time: 17:04

Sample: 1 58



C -179.9119 553.0617 -0.325302 0.7463

COMGES^2 -0.000954 0.000666 -1.433031 0.1580

TER 0.615547 0.731959 0.840958 0.4043

DURA 2.147690 0.843045 2.547539 0.0139

TAM 0.002557 0.001174 2.178296 0.0340

ANTIGES^2 6.70E-08 2.32E-07 0.288911 0.7738

CARTIN 0.014005 0.003764 3.720874 0.0005








55

Determinantes de la rentabilidad de los fondos de inversión del mercado monetario Estimación del modelo propuesto para el año 2013



Date: 06/14/16 Time: 17:00

Sample: 1 43



C -254.2033 878.3336 -0.289415 0.7739

COMGES^2 -0.001423 0.000947 -1.503108 0.1415

TER 1.419338 1.071410 1.324739 0.1936

DURA 0.369822 0.982491 0.376413 0.7088

TAM 0.001729 0.000670 2.581404 0.0141

ANTIGES^2 -1.24E-07 1.96E-07 -0.630599 0.5323

CARTIN 0.012704 0.004777 2.659486 0.0116










Date: 06/14/16 Time: 16:54

Sample: 1 39



C 484.5585 295.6857 1.638762 0.1111

COMGES^2 -0.000477 0.000299 -1.596872 0.1201

TER -0.154120 0.310788 -0.495900 0.6234

DURA -0.183250 0.437779 -0.418591 0.6783

TAM 0.000714 0.000303 2.358242 0.0246

ANTIGES^2 -9.97E-08 5.75E-08 -1.732332 0.0928

CARTIN 0.008552 0.001921 4.451784 0.0001




Sum squared resid 2571392. Schwarz criterion 14.59184






Date: 06/13/16 Time: 14:22

Sample: 1 29



C 65.24234 132.0838 0.493946 0.6262

COMGES^2 -0.000573 0.000177 -3.245211 0.0037

TER -0.394104 0.160436 -2.456458 0.0224

DURA -0.560060 0.320217 -1.749000 0.0942

TAM 0.000460 0.000165 2.794649 0.0106

ANTIGES^2 -1.72E-08 9.81E-09 -1.750262 0.0940

CARTIN 0.428930 0.114468 3.747146 0.0011

R-squared 0.781972 Mean dependent var -94.48276



Sum squared resid 461590.3 Schwarz criterion 13.32581




56


Anexo 4: Contrastes

Test de White par el año 2009

White Heteroskedasticity Test:

F-statistic 0.756908 Probability 0.690062 Obs*R-squared 9.675052 Probability 0.644444

Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 06/14/16 Time: 17:23 Sample: 1 64 Included observations: 64


C -324138.1 697640.9 -0.464620 0.6442 COMGES^2 -1.016165 1.706072 -0.595617 0.5541

(COMGES^2)^2 7.89E-07 1.40E-06 0.562980 0.5759 TER 641.7914 2210.926 0.290282 0.7728

TER^2 -0.508651 1.572284 -0.323511 0.7476 DURA 2139.484 1176.256 1.818893 0.0748

DURA^2 -1.498882 1.189740 -1.259840 0.2135 TAM 0.023825 0.928635 0.025656 0.9796

TAM^2 -1.37E-07 9.17E-07 -0.149010 0.8821 ANTIGES^2 -0.006231 0.018312 -0.340273 0.7350

(ANTIGES^2)^2 6.90E-11 1.91E-10 0.361831 0.7190 CARTIN 11.86499 16.32481 0.726807 0.4707

CARTIN^2 -9.91E-05 0.000143 -0.694414 0.4906

R-squared 0.151173 Mean dependent var 257097.3 Adjusted R-squared -0.048551 S.D. dependent var 589418.7 S.E. of regression 603557.7 Akaike info criterion 29.63826 Sum squared resid 1.86E+13 Schwarz criterion 30.07679 Log likelihood -935.4244 F-statistic 0.756908 Durbin-Watson stat 2.199252 Prob(F-statistic) 0.690062

Test Breusch-Godfrey para el año 2009

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:


Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 06/14/16 Time: 17:24 Presample missing value lagged residuals set to zero.


C 22.07787 330.2669 0.066849 0.9469 COMGES^2 7.40E-05 0.000537 0.137852 0.8909

TER -0.074298 0.595814 -0.124701 0.9012 DURA 0.088462 0.422659 0.209298 0.8350 TAM 3.47E-05 0.000347 0.099807 0.9209

ANTIGES^2 7.11E-08 2.14E-06 0.033261 0.9736 CARTIN -0.000465 0.003063 -0.151659 0.8800

RESID(-1) 0.141723 0.141506 1.001536 0.3210 RESID(-2) -0.050465 0.139806 -0.360963 0.7195

R-squared 0.018746 Mean dependent var -1.00E-13 Adjusted R-squared -0.123982 S.D. dependent var 511.0560 S.E. of regression 541.8115 Akaike info criterion 15.55741 Sum squared resid 16145781 Schwarz criterion 15.86101 Log likelihood -488.8372 F-statistic 0.131339 Durbin-Watson stat 1.982167 Prob(F-statistic) 0.997561

Test de White para el año 2010





C 90492.88 653593.3 0.138454 0.8904 COMGES^2 -0.098884 1.285272 -0.076936 0.9389

(COMGES^2)^2 -4.30E-08 1.13E-06 -0.038108 0.9697 TER 930.9068 1534.267 0.606744 0.5463

TER^2 -0.450003 1.060433 -0.424358 0.6728 DURA 2012.056 1403.207 1.433898 0.1569

DURA^2 -2.900923 2.517544 -1.152283 0.2539 TAM 0.444600 1.076611 0.412963 0.6811

TAM^2 -5.60E-07 1.73E-06 -0.323579 0.7474 ANTIGES^2 -0.001953 0.002914 -0.670102 0.5054

(ANTIGES^2)^2 2.42E-12 4.60E-12 0.527159 0.6001 CARTIN -16.51061 10.39866 -1.587764 0.1177

CARTIN^2 0.000184 8.69E-05 2.115005 0.0387

R-squared 0.204403 Mean dependent var 257438.0 Adjusted R-squared 0.042587 S.D. dependent var 482213.6 S.E. of regression 471834.0 Akaike info criterion 29.12862 Sum squared resid 1.31E+13 Schwarz criterion 29.53969 Log likelihood -1035.630 F-statistic 1.263178 Durbin-Watson stat 1.860497 Prob(F-statistic) 0.264525

Test de Breusch-Godfrey para el año 2010





C 97.82790 375.4883 0.260535 0.7953 COMGES^2 0.000140 0.000413 0.338492 0.7361

TER -0.134781 0.455988 -0.295579 0.7685 DURA 0.014117 0.434469 0.032493 0.9742 TAM -4.60E-05 0.000474 -0.097082 0.9230

ANTIGES^2 -2.02E-09 5.81E-07 -0.003476 0.9972 CARTIN -0.000812 0.002513 -0.323225 0.7476

RESID(-1) 0.278565 0.128398 2.169540 0.0338 RESID(-2) 0.017715 0.129247 0.137065 0.8914

R-squared 0.077736 Mean dependent var 6.41E-14 Adjusted R-squared -0.039377 S.D. dependent var 510.9441 S.E. of regression 520.9068 Akaike info criterion 15.46549 Sum squared resid 17094668 Schwarz criterion 15.75007 Log likelihood -547.7576 F-statistic 0.663766 Durbin-Watson stat 2.004037 Prob(F-statistic) 0.721109


57


Test de White par el año 2011





C -200311.6 280658.3 -0.713720 0.4857 COMGES^2 0.108238 0.657970 0.164502 0.8714

(COMGES^2)^2 2.66E-07 7.42E-07 0.359240 0.7241 TER 523.2022 586.4490 0.892153 0.3855

TER^2 -0.175501 0.522257 -0.336043 0.7412 DURA 2730.232 1531.528 1.782685 0.0936

DURA^2 -5.952382 2.509431 -2.372005 0.0306 TAM -1.098953 0.672019 -1.635301 0.1215

TAM^2 1.38E-06 9.87E-07 1.399910 0.1806 ANTIGES^2 4.19E-05 6.99E-05 0.599566 0.5572

(ANTIGES^2)^2 -8.69E-15 9.44E-15 -0.921015 0.3707 CARTIN 152.6417 692.3301 0.220475 0.8283

CARTIN^2 -0.127945 0.625561 -0.204528 0.8405


Test Breusch-Godfrey para el año 2011





C -73.19016 521.3281 -0.140392 0.8888 COMGES^2 2.15E-05 0.000533 0.040260 0.9680

TER -0.021727 0.611281 -0.035543 0.9718 DURA 0.104215 0.666025 0.156474 0.8762 TAM -1.19E-05 0.000713 -0.016750 0.9867

ANTIGES^2 1.04E-08 3.50E-07 0.029785 0.9763 CARTIN 0.000586 0.003522 0.166515 0.8683

RESID(-1) 0.117569 0.129208 0.909926 0.3663 RESID(-2) 0.102000 0.131788 0.773966 0.4418







C 356726.0 1110880. 0.321120 0.7496 COMGES^2 -3.213612 2.049654 -1.567880 0.1239

(COMGES^2)^2 1.80E-06 1.61E-06 1.115366 0.2706 TER 3204.405 2040.143 1.570677 0.1233

TER^2 -1.351464 1.012212 -1.335159 0.1885 DURA -3955.099 3074.554 -1.286398 0.2049

DURA^2 3.408055 5.327091 0.639759 0.5256 TAM 4.736453 3.575458 1.324712 0.1920

TAM^2 -1.42E-05 1.02E-05 -1.386586 0.1724 ANTIGES^2 -0.000252 0.001106 -0.228090 0.8206


CARTIN^2 3.14E-05 0.000163 0.192306 0.8484







C 25.70261 562.2959 0.045710 0.9637 COMGES^2 5.13E-05 0.000681 0.075294 0.9403

TER -0.042259 0.745738 -0.056667 0.9550 DURA -0.057464 0.860689 -0.066766 0.9470 TAM 6.57E-05 0.001197 0.054867 0.9565


RESID(-1) -0.026655 0.147406 -0.180830 0.8572 RESID(-2) 0.108653 0.152456 0.712684 0.4794



58







C -1870971. 1415619. -1.321663 0.1963 COMGES^2 -3.827135 2.515913 -1.521171 0.1387

(COMGES^2)^2 4.57E-06 2.19E-06 2.088973 0.0453 TER 4901.206 3099.354 1.581364 0.1243

TER^2 -4.349567 2.305665 -1.886470 0.0689 DURA -176.2531 3615.307 -0.048752 0.9614

DURA^2 0.804442 4.707971 0.170868 0.8655 TAM 2.925831 2.134885 1.370487 0.1807

TAM^2 -5.74E-06 3.39E-06 -1.695096 0.1004 ANTIGES^2 0.000287 0.000945 0.304052 0.7632


CARTIN^2 -0.000174 0.000154 -1.126620 0.2688







C -321.3985 873.7034 -0.367858 0.7153 COMGES^2 -0.000575 0.000973 -0.591271 0.5582

TER 0.716617 1.101345 0.650674 0.5196 DURA -0.017270 0.949997 -0.018179 0.9856 TAM 0.000406 0.000677 0.599946 0.5525

ANTIGES^2 9.54E-09 1.95E-07 0.048868 0.9613 CARTIN 2.01E-05 0.004639 0.004329 0.9966

RESID(-1) 0.143092 0.172930 0.827458 0.4137 RESID(-2) -0.375852 0.185292 -2.028429 0.0504

R-squared 0.117064 Mean dependent var 1.85E-13 Adjusted R-squared -0.090685 S.D. dependent var 661.4779 S.E. of regression 690.8202 Akaike info criterion 16.09740 Sum squared resid 16225905 Schwarz criterion 16.46602 Log likelihood -337.0941 F-statistic 0.563488 Durbin-Watson stat 1.944196 Prob(F-statistic) 0.799925






C -215955.0 368587.1 -0.585899 0.5630 COMGES^2 -0.423506 0.388970 -1.088787 0.2862

(COMGES^2)^2 3.65E-07 3.38E-07 1.079280 0.2904 TER 351.2708 442.8975 0.793120 0.4349

TER^2 -0.183791 0.310697 -0.591545 0.5593 DURA 358.8469 825.7765 0.434557 0.6675

DURA^2 -0.819835 1.383781 -0.592461 0.5587 TAM 0.140693 0.437157 0.321836 0.7502

TAM^2 -3.67E-07 7.04E-07 -0.520445 0.6072 ANTIGES^2 5.50E-05 0.000165 0.332629 0.7421


CARTIN^2 -2.33E-05 3.14E-05 -0.743602 0.4638







C -287.6991 317.1975 -0.907003 0.3716 COMGES^2 -0.000119 0.000300 -0.397920 0.6935

TER 0.276521 0.318849 0.867247 0.3927 DURA -0.210089 0.427088 -0.491911 0.6264 TAM 0.000124 0.000298 0.415689 0.6806


RESID(-1) -0.307632 0.183919 -1.672651 0.1048 RESID(-2) -0.434777 0.223949 -1.941415 0.0617

R-squared 0.152984 Mean dependent var 1.59E-14 Adjusted R-squared -0.072886 S.D. dependent var 260.1311 S.E. of regression 269.4444 Akaike info criterion 14.22978 Sum squared resid 2178009. Schwarz criterion 14.61367 Log likelihood -268.4806 F-statistic 0.677310 Durbin-Watson stat 1.996158 Prob(F-statistic) 0.707501


59







C 50768.06 41393.59 1.226472 0.2378 COMGES^2 0.019494 0.097042 0.200881 0.8433

(COMGES^2)^2 -6.77E-08 1.09E-07 -0.618565 0.5449 TER 63.48515 86.49390 0.733984 0.4736

TER^2 -0.036226 0.077026 -0.470304 0.6445 DURA -232.6982 225.8812 -1.030180 0.3182

DURA^2 0.376712 0.370110 1.017839 0.3239 TAM -0.013286 0.099114 -0.134043 0.8950

TAM^2 -2.44E-08 1.46E-07 -0.167656 0.8690 ANTIGES^2 -8.06E-06 1.03E-05 -0.781950 0.4457


CARTIN^2 0.135379 0.092262 1.467325 0.1617







C -7.500063 133.8648 -0.056027 0.9559 COMGES^2 5.57E-05 0.000184 0.302862 0.7651

TER 0.027833 0.163953 0.169761 0.8669 DURA -0.090277 0.334523 -0.269867 0.7900 TAM -2.20E-05 0.000168 -0.131199 0.8969

ANTIGES^2 3.36E-09 1.03E-08 0.326510 0.7474 CARTIN 0.016624 0.118008 0.140868 0.8894

RESID(-1) -0.248222 0.234831 -1.057023 0.3031 RESID(-2) -0.234010 0.253998 -0.921307 0.3679

R-squared 0.073340 Mean dependent var 1.96E-15 Adjusted R-squared -0.297323 S.D. dependent var 128.3954 S.E. of regression 146.2425 Akaike info criterion 13.05753 Sum squared resid 427737.1 Schwarz criterion 13.48187 Log likelihood -180.3343 F-statistic 0.197862 Durbin-Watson stat 2.083923 Prob(F-statistic) 0.987923


60

Determinantes de la rentabilidad de los fondos de inversión del mercado monetario Anexo 5: Test de normalidad

Test de normalidad de los residuos para el año 2009







0

4

8

12

16

20

-1000 0 1000 2000

Series: Residuals

Sample 1 64

Observations 64

Mean -1.00E-13

Median -7.414938

Maximum 2040.862

Minimum -1152.099

Std. Dev. 511.0560

Skewness 1.107160

Kurtosis 6.173844

Jarque-Bera 39.93733

Probability 0.000000

0

2

4

6

8

10

12

-1000 -500 0 500 1000 1500

Series: Residuals

Sample 1 72

Observations 72

Mean 6.41E-14

Median -43.91929

Maximum 1766.342

Minimum -1054.128

Std. Dev. 510.9441

Skewness 0.699304

Kurtosis 4.459867



0

2

4

6

8

10

12

14

16

-3000 -2000 -1000 0 1000 2000

Series: Residuals

Sample 1 72

Observations 72

Mean -3.46E-13

Median 70.64180

Maximum 1774.900

Minimum -2916.870

Std. Dev. 677.3977

Skewness -1.335476

Kurtosis 8.111154



0

2

4

6

8

10

12

14

-1000 0 1000 2000

Series: Residuals

Sample 1 58

Observations 58

Mean -1.10E-13

Median -115.1531

Maximum 1951.775

Minimum -1471.803

Std. Dev. 708.2561

Skewness 0.465723

Kurtosis 3.391766



0

2

4

6

8

10

-1000 -500 0 500 1000 1500 2000

Series: Residuals

Sample 1 43

Observations 43

Mean 1.85E-13

Median -68.67126

Maximum 1866.720

Minimum -973.4812

Std. Dev. 661.4779

Skewness 0.817285

Kurtosis 3.184312



0

2

4

6

8

10

12

-600 -400 -200 0 200 400 600 800

Series: Residuals

Sample 1 39

Observations 39

Mean 1.59E-14

Median -30.34880

Maximum 741.5339

Minimum -537.3081

Std. Dev. 260.1311

Skewness 0.467999

Kurtosis 3.384305



0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

-300 -200 -100 0 100 200 300

Series: Residuals

Sample 1 29

Observations 29

Mean 1.96E-15

Median -34.55038

Maximum 299.7677

Minimum -270.6980

Std. Dev. 128.3954

Skewness 0.426144

Kurtosis 2.938574



Determinantes de la rentabilidad de los fondos de ...

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